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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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Presentation Transcript
introduction aux analyses de r seaux
Introduction aux analyses de réseaux

David Décary-Hétu

École d’été sur les réseaux du crime mondialisé

Montréal, Canada

8 au 15 juillet 2012

objectifs
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 d buts de l ars
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
l analyse de r seaux sociaux
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 r seaux sociaux
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 r seau
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 r seaux
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 r seaux1
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 niveaux de mesure1
LES NIVEAUX DE MESURE
  • Les egos – en tenant compte de tout le réseau

EGO

les niveaux de mesure2
LES NIVEAUX DE MESURE
  • Les réseaux personnels des egos

EGO

la centralit
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 interm diarit
L’INTERMÉDIARITÉ
  • Propriété des acteurs à se positionner sur le plus petit chemin entre deux individus

4

5

6

3

1

2

l interm diarit flow
L’INTERMÉDIARITÉ (FLOW)
  • Propriété des acteur à se positionner entre deux individus

4

5

6

3

1

2

l interm diarit1
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 densit
LA DENSITÉ
  • Nombre de liens divisé par le nombre possible de liens
  • Lequel des réseaux est le plus dense?
le coefficient d agglom ration
LE COEFFICIENT D’AGGLOMÉRATION
  • Mesure de la tendance des acteurs à se connecter à un nombre restreint de personnes (cliques)
le coefficient d agglom ration1
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 p riph rie
LE NOYAU/PÉRIPHÉRIE
  • Tendance d’un réseau à former un noyau
    • Noyau continu
    • Noyau en catégorie
la centralit1
LA CENTRALITÉ
  • Nombre de liens d’un ego et de ses alters
  • Quelle est la centralité d’ego dans ces graphiques?

EGO

EGO

la centralit eigenvector
LA CENTRALITÉ EIGENVECTOR
  • Nombre de contacts avec des personnes importantes

4

5

1

2

3

la centralit de proximit
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 interm diarit2
L’INTERMÉDIARITÉ
  • Propriété d’un acteur à se positionner sur le plus petit chemin entre deux individus

4

5

6

3

1

2

l interm diarit flow1
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

k step reach
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 agglom ration2
LE COEFFICIENT D’AGGLOMÉRATION
  • Mesure de la tendance d’un acteur à se connecter à un nombre restreint de personnes (cliques)
le noyau p riph rie1
LE NOYAU/PÉRIPHÉRIE
  • Tendance d’un acteur à faire partie d’un noyau
    • Noyau continu
    • Noyau en catégorie
symm trie
SYMMÉTRIE
  • Réciprocité des liens

EGO

LIEN SORTANT

LIEN ENTRANT

LIEN RÉCIPROQUE

EGO

EGO

voir fiches pr c dentes pour
VOIR FICHES PRÉCÉDENTES POUR
  • Centralité ou taille
  • Intermédiarité
  • Symmétrie
  • Densité
  • Nombre de liens
composition homophilie
COMPOSITION / HOMOPHILIE
  • Pourcentage du réseau qui est composé du même type d’acteurs

EGO

trous structuraux
TROUS STRUCTURAUX
  • Nombre de liens entre les alters d’un ego

EGO

les cliques
LES CLIQUES
  • Les liens sont rarement distribués de façon aléatoire
    • Présence de cliques dans les réseaux
les cliques1
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
political independance lbk
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 lbk1
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

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