Se déplacer dans un espace mouvant

L’analyse des dynamiques des scientifiques dans ces espaces conceptuels de- vrait également tenir compte des évolutions propres de l’espace. Si nous suivons Sewell (1992) :

“...Of course, if cultural and societal (network) structures shape ac- tors, then it is equally true that actors shape these structures in turn. Cultural an social structures do not, in other words, by themselves bring about or somehow “cause” historical change. Rather, it is the actions of historical subjects that actually “reconfigure” (given histori- cally conducive circumstances) existing, long-term structures of action, both cultural and societal”

Les structures dans lesquelles se déplacent les agents sont également suscep- tibles d’évoluer sous l’effet de l’activité de ces mêmes agents. Or, nous avons fait l’hypothèse que la structuration du domaine restait relativement uniforme durant les 10 ans de notre analyse et avons donc calculé les propensions d’aborder un nouveau champ en fonction d’une cartographie tenant compte de l’activité scien- tifique sur l’ensemble de la période. Ainsi, certains déplacement d’auteurs obser- vés sont certainement simplement dûs à une modification de l’espace sur lequel ils sont projetés. Les effets d’attachement à une communauté scientifique donnée se- raient alors sans doute encore plus forts si nous avions envisagé des communautés dont le contenu évolue continuellement, les scientifiques présents dans une com- munauté ayant tendance à la fois à en modifier les frontières et à en suivre les glissements.

À titre d’illustration, nous avons tracé figure 4.26 la projection d’un auteur (P. Lowe à nouveau) sur une phylogénie. La méthodologie est identique à celle qui

1998-2001 1999-2002 2000-2003 2001-2004 2002-2005 2003-2006 2004-2007 46 support_measure cap environ_policy agricul_policy environmental policy 49 agricultural policy european union +europea_union +membership -support_measure -cap 48 interna_organiz biodiversity conservation indigen_knowled networking plan_gene_reso inte_prop_righ plant _breedin interna_agreeme genetic_resourc intellectual property rights

56 intellectual property rights plant genetic resources +medicin_plants +biotechnology -interna_organiz

82 indigenous knowledge intellectual property rights -interna_organiz -networking -plant _breedin -interna_agreeme 49 fishery_resourc fishery_policy fishery_managemfisheries fishing fishery policy 50 fishing fishery resources +marine _areas 87 residen_areas land _diversi agricul_landland _use abandon_land abandoned land 70 land diversion abandoned land 53 eu regulations agricultural policy +eu _regulat 62 structural change agricultural structure +transit_economi +agricul_land +structu_change +agricul_structu +land _use +agraria_reform -europea_union -environ_policy -membership 69 fishing fishery resources -marine _areas 34 conservation plant genetic resources

-medicin_plants -indigen_knowled -networking +interna_organiz 52 land diversion agricultural land -residen_areas -abandon_land +suburba_areas +transit_economi +agricul_policy +structu_change +agricul_structu +agraria_reform -residen_areas -land _diversi -abandon_land 88 agricultural structurestructural change

+structu_change +agricul_structu +agraria_reform -residen_areas -land _diversi -abandon_land 65 intellectual property rightsplant genetic resources

-indigen_knowled

68 intellectual property rights plant genetic resources -conservation -plant _breedin -interna_agreeme -genetic_resourc 41 land diversion agricultural land 52 eu regulations agricultural policy 62 subsidies environmental policy -europea_union -eu _regulat -membership +support_measure +subsidies 65 agricultural structure transition economies -agricul_policy -land _use 47 fishery resources fishing +marine _parks 31 fishery resources fishery policy +angling 55 fishery resources fishing 49 eu regulations european union +nitrates 50 subsidies environmental policy 37 genetic resources international trade +interna_trade +transge_plants +genetic_enginee +regulations +risk +environ_impact +genetic_resourc +biosafety -interna_organiz -plan_gene_reso 32 biotechnology regulations -interna_trade -transge_plants -genetic_enginee -risk -environ_impact -biosafety 45 cap subsidies +cap +conserv_tillage 25 fishery resources fishing 36 fishing fishery management -marine _parks -fishery_resourc 70 transge_plants genetic_enginee regulations biotechnology environ_impact biosafety genetic engineering 43 biotechnology risk +risk 70 genetic engineering biotechnology -regulations 10 fishery_resourc fishery_policy fishery_managem fisheries fishing fishery resources -marine _parks 32 transge_plants genetic_engineeregulations inte_prop_righ biotechnology risk genetic_resourc biosafety biosafety +transge_plants +genetic_enginee +risk +biosafety -biodiversity 62 regulations inte_prop_righ biotechnology genetic_resourc genetic resources -biodiversity +inte_prop_righ +genetic_resourc -environ_impact 53 transge_plants genetic_enginee regulations biotechnology risk biosafety transgenic plants -environ_impact 70 cap subsidies environ_policy agricul_policy term_of _trad cap -support_measure -conserv_tillage +term_of _trad 71 environ_protect cap agricul_policy farm _surveys roles roles -support_measure -subsidies -environ_policy -conserv_tillage +environ_protect +farm _surveys +roles 80 fuel _crops greenho_gases emission carbon _sequest methane methane 74 air pollutants pollution control +air _polluti +atmosphere +polluti_control +air _polluta -carbon _sequest 85 greenho_gases air _polluti emission carbon _dioxide atmosphere climati_change carbon _sequest polluti_control air _polluta algorithms pollution control -carbon _dioxide -climati_change -carbon _sequest -algorithms +fuel _crops +methane 93 greenho_gases air _polluti emission carbon _dioxide atmosphere climati_change carbon _sequest algorithms air pollution 60 global warming carbon dioxide +global _warming +precipitation +temperature -air _polluti 84 emission carbon sequestration -atmosphere -global _warming -precipitation -algorithms -temperature 87 air pollutants pollution control +carbon _dioxide -fuel _crops 74 climatic change air pollutants +air _polluti +polluti_control +air _polluta +methane +climati_change +carbon _sequest -atmosphere 72 climatic change air pollutants 64 air pollutants carbon dioxide +carbon +atmosphere 78 pollution control greenhouse gases -climati_change -carbon _sequest -methane 82 greenho_gasesemission climati_change product_possibi global _warming global warming -carbon -air _polluti -carbon _dioxide -atmosphere -carbon _sequest -polluti_control -air _polluta -methane +product_possibi +global _warming 92 carbon greenho_gases emission carbon _dioxide climati_change carbon _sequest climatic change -air _polluti -atmosphere -polluti_control -air _polluta -methane 84 greenho_gasesair _polluti

emission carbon _dioxide polluti_control air _polluta greenhouse gases 88 greenho_gasesemission carbon _dioxide farms regions methane carbon dioxide +farms +regions +methane -air _polluti -polluti_control -air _polluta 32 mangrov_forests forests mangroves trees mangrove forests 38 trees mangrove forests 33 technic_progres innovat_adoptio innovations technol_transfe agricul_develop diff_of _info extension innovations 34 rural _areas righ_of _acce transport rural _environ rural _communi rural _economy rural environment 19 rural communities rural environment +rural _tourism -righ_of _acce 69 rural environment rural communities -righ_of _acce -rural _economy 39 rural communities rural environment 41 trees mangrove forests 16 rural environment rural areas -rural _tourism -transport -rural _communi +rural _develop 21 deforestation trees +deforestation +aquaculture 18 rural environment rural economy +villages 24 trees aquaculture -deforestation 21 deforestation trees +deforestation 18 mangrov_forests forests mangroves trees deforestationaquaculture trees 10 geologi_sedimen suburba_areas erosion_control soil _conserv erosionrunoff erosion control 36 erosion control geological sedimentation -suburba_areas -runoff +sediment 17 models salinity water _quality hydrology drainag_systems economics drainage modernization socioeconomics water _table reclamation drainage systems 20 production interna_trade imports exports exports 18 production exports 58 erosion control tillage -geologi_sedimen -sediment +tillage 35 erosion control topography +topography -tillage 55 fuel _crops bioenergy biomass energy _sources ethanol ethanol 58 bioenergy biomass -ethanol 26 renewable resources fuel crops +renewab_resourc +fuels +energy _resourc +prices +ethanol 54 renewable resources fuels +renewab_resourc +fuels +energy _resourc +ethanol 5 fuels renewable resources 42 bioenergy renewable resources -fuels -energy _resourc -ethanol 3 fuels fuel crops +biogas +energy _policy -ethanol 40 bioenergy fuels +fuels -renewab_resourc 4 fuels fuel crops +biomass_product +ethanol -energy _policy 34 renewable resources fuel crops -biogas -fuels -energy _policy +biomass_product +ethanol 63 bioenergy renewable resources +renewab_resourc -fuels 3 electricity biomass_productfuel _crops bioenergy renewab_resourc harvesting multipu_trees biomass energy _sources fuels energy _resourcelectricity

+electricity +harvesting +multipu_trees -biogas -ethanol 43 fuel _crops bioenergy renewab_resourc biomass energy _sources energy _resourc bioenergy +energy _resourc 77 fuel _crops bioenergy renewab_resourc biomass energy _sources renewable resources 0 1 0.5 0.75 0.25

FIGURE 4.26: Extrait de la phylogénie du domaine développement durable sur les 10 der-

nières années (fenêtres glissantes de 4 ans), la couleur des champs correspond à la densité de présence d’un auteur (P. Lowe) sur les champs (du plus clair (blanc) au plus foncé (rouge)) ; la phylogénie complète est beaucoup plus étendue mais ne peut pas être aisé- ment représenté. On remarque la présence privilégiée de l’auteur sur une seule branche de notre réseau.

nous avait précédemment permis de créer la projection des publications d’un cher- cheur sur une carte pendant une période donnée. Nous appliquons pour chaque période temporelle T notre opérateur de projection h sur l’ensemble des champs épistémiques détectés durant cette période. Cette opération permet de fournir une densité de présence associée à cet auteur pour chaque champ de chaque période. Nous représentons ensuite le résultat de cette projection sur la phylogénie calcu- lée aux périodes successives en attribuant à un champ une couleur d’autant plus rouge que l’auteur a une probabilité de présence élevée dans ce champ. Le résul- tat, bien que nous n’ayons pas pu reproduire la totalité de la phylogénie pour des raisons de place, montre, pour l’auteur considéré (qui est le même que celui repré- senté figure 4.23), qu’il suit une trajectoire très linéaire au sein de la phylogénie. Une des branches de la phylogénie présente des taux d’occupation particulière- ment importants et ce sur l’ensemble des périodes. Cette branche a subi des muta- tions importantes qui ont transformé le champ de départ (période 1998-2001) com- posé des termes : support measure, CAP, environmental policy, agricultural policy en un champ final (période 2004-2007) composé des mots-clés suivants : environment protection, CAP, agricultural policy, roles et farm surveys en passant par des champs ayant emprunté puis délaissé les termes subsidies, support measure, EU regulation,

ou conservation tillage. Malgré, ces transformations touchant à la définition même des champs, on observe une grande stabilité du chercheur considéré sur les 10 ans que traverse cette branche du réseau phylogénétique.

Perspectives

Nous avons développé un ensemble de méthodes de cartographie des sciences à partir de corpus électroniques de publications scientifiques en nous appuyant sur des outils de fouille de données et d’analyse de réseaux. Ces cartes permettent de représenter un domaine scientifique sous la forme de champs épistémiques qui s’articulent les uns avec les autres. L’enjeu est d’être capable de développer des outils permettant de développer une véritable épistémologie quantitative ex- clusivement fondée sur les traces de l’activité scientifique. Mais les perspectives ouvertes sont aussi bien théoriques qu’applicatives, ces méthodes de reconstruc- tion permettent également de définir de nouvelles modalités d’interaction avec la science, notamment en ce qui concerne la navigation à travers de grandes bases de donneés. On peut même songer à des application du type reconstruction de connaissance à partir d’informations manquantes (données de micropuces, ou de réseaux de régulation en biologie).

Une partie de l’intérêt de ces cartes pour les théoriciens (sociologues des sciences et techniques, historiens ou philosophes des sciences), pour leurs cher- cheurs ou pour les gestionnaires de la science, est de les équiper de représenta- tions et d’interfaces de manipulation de ces représentations afin de mieux saisir un paysage scientifique extrêmement mouvant, et donc de mieux anticiper, voir et comprendre les dynamiques qui l’animent.

Un des défis qu’il s’agit de relever tient précisément à la question de la repré- sentation et de la communication de ces résultats. Les structures que nous avons construites ne sont pas toutes aisément manipulables. Ainsi au delà d’une inter- rogation d’ordre globale sur les motifs qui les composent, les phylogénies pa- raissent difficilement utilisables en l’état. Il nous faut donc inventer des représenta- tions plus pertinentes ou des modalités de navigation plus locales qui interrogent l’usage que l’on souhaite faire de ces cartes et qui se construisent de facto en inter- action très forte avec les destinataires des cartes.

Les méthodologies que nous avons décrites peuvent en grande partie être éten- dues à d’autres type de corpus. On peut envisager les appliquer à des domaines connexes aux sciences (base de brevets par exemple) ou plus éloignés : données de cooccurrences extraites de l’activité des communauté en ligne (nous pensons évidemment au texte brute des billets de blogs ou plus largement aux contenus véhiculés au sein de communautés de savoirs, mais également aux tagging system (folksonomy)) ou encore données extraites des requêtes des moteurs de recherche. Dans une perspective plus directement liée à notre exploration des communau-

tés de savoirs, ces méthodes offrent une véritable opportunité pour améliorer leur modélisation. En effet, la modélisation des réseaux socio-sémantique et séman- tique que nous avions introduit dans le chapitre précédent peut maintenant être étendue grâce à nos méthodes de reconstruction des dynamiques scientifiques (ou, dans une perspective plus large, sémantiques). Ainsi, nous pouvons utiliser notre notion de champ épistémique (ou simplement de champ) pour remplacer les enti- tés linguistiques que nous avions privilégiées et qui étaient susceptibles d’induire un certain nombre de problèmes (liés notamment à la polysémie ou à la synony- mie des termes par exemple). Le réseau socio-sémantique serait ainsi transformé en un réseau biparti liant les agents à leurs champs d’appartenance, tandis que le

réseau sémantique est directement identifiable à notre réseau de champs ˆG. Nous

n’avons pas pu reprendre l’ensemble des analyses du chapitre précédente à tra- vers cette nouvelle modélisation, mais conjecturons que ces méthodes ouvrent la voie vers une prise en compte encore plus fidèle de la phénoménologie des com- munautés de savoirs.

Résumé du chapitre:

Après une rapide analyse des relations entre des communautés structu- relles et communautés thématiques sur le web social français, nous avons proposé dans ce chapitre, un ensemble de méthodes de reconstruction des dynamiques des communautés scientifiques à différentes échelles. La cartographie des sciences se situe à la croisée de nombreux enjeux méthodolo- giques, politiques ou de gestion. Notre apport a consisté à proposer une série de méthodes de reconstruction entièrement bottom-up qui rende compte de la nature hiérarchique de l’organisation des sciences mais aussi de la polysémie des concepts.

Une mesure asymétrique de proximité entre termes adaptée à l’hétérogé- néité de la distribution des occurrences d’apparition des termes dans les pu- blications scientifiques a été introduite. Une méthode de catégorisation multi- échelle d’un ensemble de termes a ensuite été proposée. Les clusters ainsi pro- duits ont été qualifiés au moyen d’indices permettant d’en apprécier la cohé- sion, l’importance, ou l’évolution. Nous avons également introduit un certain nombre de mesures et de méthodes à même de rendre compte de la dynamique de ces clusters.

La dynamique mésoscopique des champs épistémiques a été reconstruite sous la forme d’un réseau phylogénétique regroupant les motifs de filiation entre champs. Ces structures semblent dotées d’un certain nombre de pro- priétés remarquables vis-à-vis des indices de structuration de nos champs, ce qui ouvre la voie vers une véritable épistémologie quantitative. Enfin, les pu- blications des chercheurs ont été reprojetées sur les champs épistémiques re- construits. L’évolution de la distribution de ces chercheurs dans ces paysages conceptuels montre une forte stabilité de leurs déplacements dans ces espaces dont la topologie rétroagit sur le comportement des agents.

Diffusion dans les réseaux sociaux

L

A partie précédente nous a permis de mettre en évidence un certain nombre

de motifs à la fois sociaux, sémantiques, ou socio-sémantiques émergents qui structurent nos communautés de savoirs. On a également montré comment les dy- namiques individuelles étaient pourvues d’un certain nombre de régularités liées directement à ces structures. Nous nous focaliserons, dans cette dernière partie, sur les processus de diffusion qui animent nos communautés de savoirs et qui peuvent également être interprétés comme des processus socio-sémantiques émer- gents.

Les phénomènes de diffusion sont par nature de type socio-sémantique. Non seulement ils décrivent la succession d’ “états” pris par les agents d’un système par rapport à une innovation ou à une opinion, mais ils traduisent également la façon dont ces modifications sont médiatisées par les influences locales que les agents exercent sur leur environnement social. À ce titre, les processus de diffusion constituent une illustration du couplage entre le réseau social et le bagage cogni- tif des individus. Les épisodes de diffusion qui traversent les communautés de savoirs apparaissent également comme une propriété dynamique émergente des évolutions micros du système. Un processus de diffusion est par essence construit par la juxtaposition d’événements de transmission d’information locaux, pourtant, on peut définir, au niveau de l’ensemble du système des propriétés globales de ce processus telles que sa vitesse, ou sa longévité.

Nous adopterons deux stratégies pour comprendre les phénomènes de diffu- sion dans les communautés de savoirs. Nous aborderons dans un premier temps (chapitre 5) la question de l’influence entre différentes sources de contenus avec un point de vue exclusivement sémantique et en nous attachant à détecter des mo- tifs inter-temporels dans l’activité de production de contenus d’un ensemble de groupes de blogs marqués politiquement et de la presse. Notre objectif est donc d’extraire des comportements dynamiques systématiques de reprise de tel ou tel contenu à partir de l’analyse longitudinale des contenus produits par une commu- nauté de blogueurs politiques. Peut-on reconstruire un diagramme d’influence entre ces sources qui nous renseigne sur les motifs intertemporels qui corrèlent, les unes avec les autres, les activités de production de contenus de certains sous-ensembles de sources ? Peut-on, par exemple, décrire l’influence systématique de la presse sur les blogs de droite, ou, par exemple, de façon plus complexe, l’influence couplée

de la presse et des blogs centriste sur les thématiques qu’aborderont les blogs de droite ?

Dans les chapitres suivants, nous envisageons la question de la diffusion sur un réseau social à part entière en nous interrogeant sur l’influence des structures (lo- cales et globales) du réseau d’interaction inter-individuel vis-à-vis des processus de diffusion. Dans une perspective macroscopique, nous proposons un protocole simulatoire (chapitre 6) afin de comprendre en quoi la topologie d’un réseau, sup- port d’un épisode de diffusion, affecte la dynamique globale de cette diffusion. Plus précisément, et dans le prolongement de notre parti pris empirique, nous nous interrogeons sur les propriétés structurelles de réseaux sociaux réels suscep- tibles de modifier de façon sensible la vitesse de diffusion vis-à-vis d’un modèle de transmission inter-individuelle donné. Pour ce faire nous proposons de compa- rer de façon systématique les dynamiques de diffusion observées sur nos réseaux réels avec celles observées sur différents réseaux stylisés. Le réalisme des modèles de transmission choisis sera également interrogé.

Enfin, nous présenterons, dans le chapitre 7, une analyse des processus de dif- fusion à un niveau plus local, fondée sur le suivi in-vivo d’épisodes de diffusion d’URLs observés au sein des blogosphères politiques française et américaine. Cette analyse nous permet d’identifier, à un niveau égocentré, les paramètres structu- rels susceptibles d’être corrélés à l’influence d’un blog, mesurée comme le nombre de transmissions de ressources qu’il génère au sein du système. Quelles proprié- tés structurelles du réseau social sont-elles corrélées à l’influence d’un blog ? La longévité d’un épisode de diffusion peut-elle dépendre du chemin emprunté par l’information ?

Corrélations intertemporelles

entre sources

Sommaire

5.1 Création des catégories de blogs . . . 169 5.1.1 Définition des profils sémantiques instantanés des blogs . . . 169 5.1.2 Catégorisation des blogs selon leur sensibilité politique . . . . 170 5.2 Diagramme de corrélations intertemporelles . . . 172 5.2.1 Contexte . . . 172 5.2.2 Machines à états causaux . . . 173 5.2.3 Alphabet des concepts . . . 174 5.2.4 Définition d’une dynamique symbolique . . . 175 5.2.5 Resultats . . . 176 5.2.6 Perspectives . . . 178

Avant d’explorer les mécanismes liés à la diffusion au sein d’un réseau social, nous abordons les dynamiques d’influence à un niveau d’agrégation supérieur en examinant la façon dont un ensemble de catégories de sources de contenu s’in- fluencent mutuellement au sein d’une écosphère informationnelle. Notre approche sera à nouveau fondée sur l’observation in-vivo des dynamiques d’une commu- nauté de savoirs mais l’apport essentiel sera néanmoins d’ordre méthodologique

Dans le document Dynamiques sociales et sémantiques dans les communautés de savoirs, morphogenèse et diffusion (Page 165-174)