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![Page 1: David Décary-Hétu École dété sur les réseaux du crime mondialisé Montréal, Canada 8 au 15 juillet 2012 Introduction aux analyses de réseaux.](https://reader035.fdocuments.fr/reader035/viewer/2022070309/551d9da1497959293b8d0be6/html5/thumbnails/1.jpg)
David Décary-Hétu
École d’été sur les réseaux du crime mondialiséMontréal, Canada
8 au 15 juillet 2012
Introduction aux analyses de réseaux
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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
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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
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LES RÉSEAUX AUJOURD’HUI
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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?
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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 (!!!)
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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
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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
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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
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Les mesures de réseaux
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LES NIVEAUX DE MESURE
Le réseau
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LES NIVEAUX DE MESURE
Les egos – en tenant compte de tout le réseau
EGO
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LES NIVEAUX DE MESURE
Les réseaux personnels des egos
EGO
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Le réseau
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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
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L’INTERMÉDIARITÉ
Propriété des acteurs à se positionner sur le plus petit chemin entre deux individus
4
21
65
3
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L’INTERMÉDIARITÉ (FLOW)
Propriété des acteur à se positionner entre deux individus
4
21
65
3
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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
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LA DENSITÉ
Nombre de liens divisé par le nombre possible de liens
Lequel des réseaux est le plus dense?
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LE COEFFICIENT D’AGGLOMÉRATION
Mesure de la tendance des acteurs à se connecter à un nombre restreint de personnes (cliques)
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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
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LE NOYAU/PÉRIPHÉRIE
Tendance d’un réseau à former un noyau Noyau continu Noyau en catégorie
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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)
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Les egos dans le réseau
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LA CENTRALITÉ
Nombre de liens d’un ego et de ses alters
Quelle est la centralité d’ego dans ces graphiques?
EGO EGO
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LA CENTRALITÉ EIGENVECTOR
Nombre de contacts avec des personnes importantes
4
21
5
3
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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
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L’INTERMÉDIARITÉ
Propriété d’un acteur à se positionner sur le plus petit chemin entre deux individus
4
21
65
3
![Page 29: David Décary-Hétu École dété sur les réseaux du crime mondialisé Montréal, Canada 8 au 15 juillet 2012 Introduction aux analyses de réseaux.](https://reader035.fdocuments.fr/reader035/viewer/2022070309/551d9da1497959293b8d0be6/html5/thumbnails/29.jpg)
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
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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
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LE COEFFICIENT D’AGGLOMÉRATION
Mesure de la tendance d’un acteur à se connecter à un nombre restreint de personnes (cliques)
![Page 32: David Décary-Hétu École dété sur les réseaux du crime mondialisé Montréal, Canada 8 au 15 juillet 2012 Introduction aux analyses de réseaux.](https://reader035.fdocuments.fr/reader035/viewer/2022070309/551d9da1497959293b8d0be6/html5/thumbnails/32.jpg)
LE NOYAU/PÉRIPHÉRIE
Tendance d’un acteur à faire partie d’un noyau Noyau continu Noyau en catégorie
![Page 33: David Décary-Hétu École dété sur les réseaux du crime mondialisé Montréal, Canada 8 au 15 juillet 2012 Introduction aux analyses de réseaux.](https://reader035.fdocuments.fr/reader035/viewer/2022070309/551d9da1497959293b8d0be6/html5/thumbnails/33.jpg)
SYMMÉTRIE
Réciprocité des liens
EGO
EGO
EGO
LIEN SORTANT
LIEN ENTRANT
LIEN RÉCIPROQUE
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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
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Les egos dans leur réseau
![Page 36: David Décary-Hétu École dété sur les réseaux du crime mondialisé Montréal, Canada 8 au 15 juillet 2012 Introduction aux analyses de réseaux.](https://reader035.fdocuments.fr/reader035/viewer/2022070309/551d9da1497959293b8d0be6/html5/thumbnails/36.jpg)
VOIR FICHES PRÉCÉDENTES POUR
Centralité ou taille
Intermédiarité
Symmétrie
Densité
Nombre de liens
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COMPOSITION / HOMOPHILIE
Pourcentage du réseau qui est composé du même type d’acteurs
EGO
![Page 38: David Décary-Hétu École dété sur les réseaux du crime mondialisé Montréal, Canada 8 au 15 juillet 2012 Introduction aux analyses de réseaux.](https://reader035.fdocuments.fr/reader035/viewer/2022070309/551d9da1497959293b8d0be6/html5/thumbnails/38.jpg)
TROUS STRUCTURAUX
Nombre de liens entre les alters d’un ego
EGO
![Page 39: David Décary-Hétu École dété sur les réseaux du crime mondialisé Montréal, Canada 8 au 15 juillet 2012 Introduction aux analyses de réseaux.](https://reader035.fdocuments.fr/reader035/viewer/2022070309/551d9da1497959293b8d0be6/html5/thumbnails/39.jpg)
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
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Les ponts et les cliques
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LES CLIQUES
Les liens sont rarement distribués de façon aléatoire Présence de cliques dans les réseaux
![Page 42: David Décary-Hétu École dété sur les réseaux du crime mondialisé Montréal, Canada 8 au 15 juillet 2012 Introduction aux analyses de réseaux.](https://reader035.fdocuments.fr/reader035/viewer/2022070309/551d9da1497959293b8d0be6/html5/thumbnails/42.jpg)
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
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La notion de pouvoir
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QUI A LE PLUS DE POUVOIR?
![Page 45: David Décary-Hétu École dété sur les réseaux du crime mondialisé Montréal, Canada 8 au 15 juillet 2012 Introduction aux analyses de réseaux.](https://reader035.fdocuments.fr/reader035/viewer/2022070309/551d9da1497959293b8d0be6/html5/thumbnails/45.jpg)
QUI A LE PLUS DE POUVOIR?
![Page 46: David Décary-Hétu École dété sur les réseaux du crime mondialisé Montréal, Canada 8 au 15 juillet 2012 Introduction aux analyses de réseaux.](https://reader035.fdocuments.fr/reader035/viewer/2022070309/551d9da1497959293b8d0be6/html5/thumbnails/46.jpg)
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
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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
![Page 48: David Décary-Hétu École dété sur les réseaux du crime mondialisé Montréal, Canada 8 au 15 juillet 2012 Introduction aux analyses de réseaux.](https://reader035.fdocuments.fr/reader035/viewer/2022070309/551d9da1497959293b8d0be6/html5/thumbnails/48.jpg)
La collecte de données
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SOURCES DE DONNÉES
Livres
Documents et rapports officiels Données d’enquêtes Bases de données policières Dossiers personnels
Entrevues
Sondages
L’internet
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Les réseaux en fichier
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MATRICES
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