Introduction à l’analyse de réseaux

Intervenant : Maxime Cornet, doctorant (Institut Polytechnique de Paris - Telecom Paris, Interdisciplinary Institute for Innovation, i3 UMR 9217 CNRS)

L'analyse de réseaux sociaux est un ensemble de méthodes basées sur la théorie des graphes et dont l'usage est croissant en sciences sociales. Elle permet d'étudier la structure des relations sociales. L’approche des réseaux sociaux vise plus largement à découvrir les interdépendances, les relations et les interactions qui façonnent notre vie au quotidien et qui peuvent affecter les comportements, les décisions, la participation à des initiatives collectives, la formation de normes et règles.

Quelques exemples d'application des méthodes d'analyse des réseaux sociaux :

• en épidémiologie : Elles permettent de dresser les modèles de diffusion
  du VIH dans les années 90 (Morris, M., Kretzschmar, M., 1995, "Concurrent partnerships and transmission dynamics in networks", in Social Networks, 17.)
• en histoire économique : Elles permettent d'analyser l'émergence d'une économie de marché à Naples après l'unification Italienne (Primerano, I., Caiazzo, F., Giordano, G., Schisani, M. C., & Vitale, M. P. 2018, "Inter-firms networks in Naples before and after italian political unification", Italian Journal of Applied Statistics, 30(1)) ;
• en sociologie : Elles permettent de mieux comprendre les différents types de capital social mobilisés pour trouver un emploi, et leurs rôles respectifs (Granovetter, M., 1973, "The Strength of Weak Ties", American Journal of Sociology, 78(6)).

Cette formation vise à apporter les concepts de base de l'analyse de réseaux (densité, centralité, définition des termes, etc.), et à se familiariser avec la manipulation de données réelles avec R, igraph et jupyter notebook. A l'issue de celle-ci, les participants seront en mesure de reconnaître, décrire et analyser la structure de réseaux sociaux. Ils seront aussi en mesure de réaliser des visualisations et manipulation de graphe avec R.

Les méthodes plus complexes (MRQAP, SAOM, blockmodels) ne seront pas abordées.

Public : ouvert à tous les personnels (chercheurs, enseignants-chercheurs, ingénieurs et techniciens, doctorants) membres des laboratoires associés à la MSH Lyon St-Etienne.

Pré-requis : une familiarité avec R ou un autre langage de programmation est un plus, mais n'est pas requise pour suivre la formation.

Informations pratiques

Lieu : séance en distanciel (outil BigBlueButton)
Inscription gratuite mais obligatoire (20 personnes maximum), avant le 25 octobre 2021 >> formulaire en ligne
Contact :agathe.dean (a) msh-lse.fr