David Décary-Hétu École dété sur les réseaux du crime mondialisé Montréal, Canada 8 au 15 juillet 2012 Introduction aux analyses de réseaux

Présenter les fondements de la théorie des réseaux sociaux et de lanalyse 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

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

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?

Nombre infini de types dacteurs Personnes Pays Organisations Groupes Deux niveaux danalyse Macro Micro ou réseaux dego Deux points de vue pour analyser les acteurs Ego Alter Acteurs doivent être vus comme des membres interconnectés dun réseau Réseaux doivent être vus comme un groupe dacteurs et de liens qui existent – ou pas (!!!)

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 lanalyse de réseau est de comparer ces dyades entre elles

Dans le contexte de lanalyse de réseaux, lemphase 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 doutils informatiques Ucinet Pajek R NodeXL

Lanalyse 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 dindividus? Quel est limpact de la structure dun réseau de contact sur les opportunités criminelles de voleurs de cartes de crédit? Quel est la structure de la scène des warez? Permet daborder des questions de recherche dun angle différent Permet de mieux comprendre des phénomènes criminels

Les mesures de réseaux

Le réseau

Les egos – en tenant compte de tout le réseau EGO

Les réseaux personnels des egos EGO

Le réseau

Pourcentage de liens qui sont concentrés vers un individu Cest un petit monde! (Travers & Milgram) Six degrees of separation

Propriété des acteurs à se positionner sur le plus petit chemin entre deux individus

Propriété des acteur à se positionner entre deux individus

Tendance du réseau à utiliser des intermédiaires pour se connecter (exprimé en pourcentage) Lintermédiarité peut être comparée à la centralitée Importance des liens directs vs liens indirects

Nombre de liens divisé par le nombre possible de liens Lequel des réseaux est le plus dense?

Mesure de la tendance des acteurs à se connecter à un nombre restreint de personnes (cliques)

Tendance des acteurs dun réseau à former des sous-groupes (exprimé en pourcentage) Le coefficient dagglomération peut être comparé à la densité dun réseau Importance des sous-groupes dans un réseau

Tendance dun réseau à former un noyau Noyau continu Noyau en catégorie

Centralisation du réseau34.08% Intermédiarité du réseau23.08% Densité48.05% Coefficient dagglomération12.45% Noyau/périphérie7 acteurs (concentration = 0.914)

Les egos dans le réseau

Nombre de liens dun ego et de ses alters Quelle est la centralité dego dans ces graphiques? EGO

Nombre de contacts avec des personnes importantes

Nombre de liens nécessaires pour rejoindre nimporte quel individu dans un réseau Quelle est la centralité de proximité dego dans ce réseau? EGO

Propriété dun acteur à se positionner sur le plus petit chemin entre deux individus

Propriété dun acteur à se positionner entre deux individus Qui a le plus dintermédiarité (flow) dans ce réseau? La position de courtier dans un réseaux

Nombre de personnes pouvant être rejointes avec K liens où K est un nombre Quel est le 2-Step reach dego dans ce réseau? EGO

Mesure de la tendance dun acteur à se connecter à un nombre restreint de personnes (cliques)

Tendance dun acteur à faire partie dun noyau Noyau continu Noyau en catégorie

Réciprocité des liens EGO LIEN SORTANT LIEN ENTRANT LIEN RÉCIPROQUE

JEANMARCDIANE Centralité1248 Eigenvector Centralité de proximité Intermédiarité (flow) Step Reach16820 Coefficient dagglomération Noyau/Périphérie0.543* Symmétrie

Les egos dans leur réseau

Centralité ou taille Intermédiarité Symmétrie Densité Nombre de liens

Pourcentage du réseau qui est composé du même type dacteurs EGO

Nombre de liens entre les alters dun ego EGO

JEANMARCDIANE Taille1248 Nombre de liens16410 Densité28.09%34.09%23.45% Intermédiarité (flow) Composition50%20%25% Taille deffet Symmétrie

Les ponts et les cliques

Les liens sont rarement distribués de façon aléatoire Présence de cliques dans les réseaux

Lhomophilie est souvent responsable de la formation de cliques Points en commun créent de lattraction Lattraction crée des interactions Des interactions créent des points en commun Sécurité sociale Renforcement des valeurs Réduction de lincertitude Confiance Support émotif Limportance des ponts dans un réseau formé de cliques Dépassent les limites dhomophilie et de sécurité sociale Lien entre les composantes Contrôle des flux dinformation Action à de linformation plus variée

La notion de pouvoir

Mesure du pouvoir dans un réseau Important davoir plusieurs amis Ces amis doivent avoir quelques amis pour nous aider Mais pas trop pour nous nuire! EGO

Mesure du pouvoir dans un réseau Important davoir plusieurs amis Ces amis doivent avoir quelques amis pour nous aider Mais pas trop pour nous nuire! EGO

La collecte de données

Livres Documents et rapports officiels Données denquêtes Bases de données policières Dossiers personnels Entrevues Sondages Linternet

Les réseaux en fichier

Les logiciels danalyse de réseaux