Les caractéristiques structurelles des réseaux de collaborations pour les auteurs en robotique spatiale seront présentées dans cette section.
Mesures de centralité
Les mesures utilisées dans cette étude sont les mêmes que l’étude de cas précédente, soit le degré de centralité, l’intermédiarité et le coefficient de clique. Le Tableau 4.33 présente les moyennes pour chaque période ainsi que les valeurs de maximum et minium obtenues.
Tableau 4.33: Mesures de centralité, réseaux des auteurs en robotique spatiale
Degré de centralité Intermédiarité Coefficient de clique Min Max Moyenne Min Max Moyenne Min Max Moyenne
2003-2007 1 58 12,9 0 5991 110,8 0 1 0,8
2008-2012 1 122 16,7 0 18250 238,5 0 1 0,8
Degré de centralité : On observe une augmentation de la moyenne des liens de collaboration et
une augmentation considérable pour les valeurs maximales à la deuxième période. Les auteurs étrangers en sont principalement responsables.
Intermédiarité : À la deuxième période, la valeur moyenne double et la valeur maximale triple.
Certains joueurs sont donc particulièrement en position de centralité et contribuent à l’amélioration de cette métrique pour le réseau 2008-2012. À la première période, les auteurs du gouvernement sont ceux avec la plus grande valeur; à la seconde, le gouvernement est toujours impliqué, mais les auteurs universitaires ont amélioré leur position centrale.
Coefficient de clique : Les valeurs sont similaires d’une période à l’autre. Tel qu’il était possible
de le visualiser dans les figures de réseaux de co-auteurs, les auteurs forment des cliques, mais avec un certain effet d’isolement. Seulement certains auteurs les relient.
Corrélations
Parmi les trois principales mesures, soient le degré de centralité, l’intermédiarité et le coefficient de formation de clique, une forte corrélation a été mesurée (Tableau 4.34). Pour les deux périodes
étudiées, les auteurs ayant le plus de liens de collaborations sont également les plus centraux (haute valeur d’intermédiarité). Ils auront également une forte tendance à former une clique avec les nœuds voisins. Tout comme les deux études de cas précédentes, la corrélation est négative entre l’intermédiarité et le coefficient de clique. Rappelons que les réseaux en robotique spatiale sont caractérisés par un grand nombre de composantes isolées ou de communautés faiblement liées entre elles. Les auteurs de ces nœuds isolés sont très bien connectés entre eux, la majorité publiant toute les uns avec les autres. Ils sont donc bien connectés aux nœuds voisins ce qui leur confère un haut coefficient de clique. Dans les composantes affichant une structure plus complexe avec des nœuds n’étant pas tous directement connectés, l’intermédiarité de plusieurs augmente de par la multiplicité des liens; le coefficient de clique diminue alors puisque ce nœud n’est plus connecté à tous les nœuds voisins. Un auteur ayant donc une forte intermédiarité, donc une position centrale faisant le point entre divers petits groupes de co-auteurs permettra un flux de connaissances accentué sans avoir une cohésion parfaite avec les nœuds voisins. Cette diversité de connexions peut être un moteur à la création de nouvelles connaissances et à l’innovation puisque les connexions ainsi créées sont variées, permettant un accès à plusieurs types et sources d’informations différents. L’intermédiarité moyenne des auteurs augmente considérablement en 2008-2012 et cet indicateur devient par le fait même corrélé avec le nombre de citations pour cette période. Le nombre d’articles est également corrélé avec le nombre de citations dans cette période. Si l’on compare maintenant avec la période 2003-2007, le nombre de citations est corrélé avec le degré de centralité, le coefficient de formation de clique ainsi que le PageRank. La pluralité des liens est donc davantage liée à l’impact de l’auteur (nombre de citations) en 2003-2007, comparativement à l’importance de la position de centralité (intermédiarité) pour 2008-2012.
Finalement, les résultats de corrélations démontrent que pour les deux périodes étudiées, les auteurs avec une haute valeur d’intermédiarité ont aussi une meilleure production d’articles. Les auteurs centraux seront également ceux étant davantage connectés aux autres nœuds bien positionnés (PageRank); l’inverse est observé pour les auteurs fortement en clique en 2008-2012.
Tableau 4.34: Corrélations entre les mesures de centralité des réseaux d’auteurs, Robotique spatiale
2003-2007 Degré de centralité Intermédiarité Coefficient
de clique PageRank
Nombre
d’articles Nombre de citations Degré de centralité 1,0000 Intermédiarité 0.1217* 1,0000 Coefficient de Clique 0.4550*** -0.3767*** 1,0000 PageRank 0.4562*** 0.5131*** 0.0195 1,0000 Nombre d’articles 0.0542 0.8153*** -0.3930*** 0.4950*** 1,0000 Nombre de citations 0.5971*** 0.0171 0.1415** 0.1137* -0.0504 1,0000 2008-2012 Degré de centralité Intermédiarité Coefficient
de clique PageRank
Nombre
d’articles Nombre de citations Degré de centralité 1,0000 Intermédiarité 0.3965*** 1,0000 Coefficient de Clique 0.3368*** -0.2897*** 1,0000 PageRank 0.3788*** 0.5008*** -0.2514*** 1,0000 Nombre d’articles 0.2673*** 0.7798*** -0.3312*** 0.5152*** 1,0000 Nombre de citations 0.5068*** 0.2989*** 0.0343 0.0755 0.1859*** 1,0000 *** p ≤ 0,001 ** p ≤ 0,01 * p ≤ 0,05 Mesures de structures
Les mesures de structure des réseaux sont présentées au Tableau 4.35. Ces données servent d’indicateur de cohésion du réseau. Les mêmes métriques que pour les études de cas précédentes sont présentées, soit la distance moyenne des chemins, le diamètre, la plus grande composante connectée, la modularité et le nombre de composantes connectées.
Tableau 4.35: Mesures de la structure des réseaux, Robotique spatiale
Distance moyenne des chemins Diamètre Plus grande composante connectée Modularité Nombre de composantes connectées 2003-2007 3,8957 11 151 0,5654 37 2008-2012 3,9956 10 272 0,5902 53
Distance moyenne des chemins : On constate que la distance moyenne des chemins augmente
légèrement d’une période à l’autre. Le nombre plus élevé de liens entre les nœuds appartenant à différentes communautés augmente par le fait même la composante principale, ce qui augmente la distance entre eux; toutefois, le nombre de composantes isolées a un effet inverse, ce qui fait que cette mesure varie peu.
Diamètre : Cette mesure diminue à la deuxième période ce qui démontre que les grandes
composantes du réseau sont mieux connectées.
Plus grande composante connectée : La plus grande composante connectée, ou la composante
principale, est 1.8 fois plus grande pour la période 2008-2012 par rapport à la période 2003-2007. En effet, la tendance des auteurs de la deuxième période à mieux se connecter entre eux se traduit par cette augmentation, favorisant ainsi un meilleur partage de connaissances. Les super- connecteurs qui relient ces communautés permettent de relier d’une façon ou d’une autre un plus grand nombre d’auteurs.
Modularité : Cette métrique augmente en 2008-2012. Bien que l’on constate plus de
composantes isolées en 2008-2012, l’impact n’est pas noté dans le calcul de modularité de par la meilleure connectivité des plus grandes composantes connectées
Nombre de composantes connectées : tel que mentionné précédemment, le nombre de
composantes isolées augmente pour la deuxième période, conséquence de la formation de cliques isolées par les acteurs de cette période. Il semblerait que de nombreux nouveaux joueurs apparaissant en 2008-2012 peuvent demeurer isolés.
Ces métriques suggèrent que les auteurs publiant dans la deuxième période semblent mieux connectés de façon générale. Bien que certains groupes d’individus soient isolés des plus grandes composantes, les auteurs productifs des grandes composantes contribuent à connecter un plus grand groupe d’auteurs. Malgré le nombre important d’auteurs ne publiant pas dans les deux périodes, il est tout de même possible de constater une structure relativement constante pour ce secteur d’activité ainsi qu’une meilleure connectivité parmi certaines communautés.
Structure de petit monde
Tout comme l’étude de cas de Radarsat, les réseaux en robotique spatiale ont une configuration en petit monde. Le Tableau 4.36 présente les valeurs permettant le calcul de la valeur de petit monde (Q). En divisant les réseaux en deux périodes, il est possible de remarquer que la valeur de Q diminue, et de moitié pour 2008-2012. Comparativement aux réseaux de Radarsat, cette configuration est beaucoup moins forte pour la robotique spatiale, soit deux fois moins grande, et ce principalement dû au plus grand nombre de composantes isolées.
Tableau 4.36: Variables pour mesure de structure de petit monde, Robotique spatiale
Lactuel Cactuel Laléa Caléa Lratio Cratio Q
2003-2012 4.805 0.797 2.675 0.022 1.796 36.227 20.170
2003-2007 3.896 0.806 2.560 0.037 1.522 21.784 14.314
2008-2010 3.996 0.823 2.377 0.041 1.681 20.073 11.944
Légende : L= Distance moyenne des chemins; C = coefficient de clique; actuel= valeur pour le réseau Radarsat; aléa=réseau aléatoire; ratio = réel/aléa; Q=mesure de structure de petit monde
Par exemple, lorsque des auteurs sont loin l’un des autres, mais tout de même connectés par l’entremise de plusieurs auteurs, il n’en demeure pas moins qu’ils sont connectés et peuvent de différentes manières accéder plus facilement aux autres auteurs. Les bénéfices d’être connectés sont multiples, allant de l’accès à des connaissances, de nouveaux projets, de l’expertise, etc. La réputation et la confiance sont des aspects importants dans la collaboration et les connexions avec des auteurs pouvant être influents peuvent contribuer à augmenter l’émergence d’une nouvelle collaboration, basée sur les expériences antérieures des autres auteurs connectés.