Chapitre III : Considérations sur le concept de réseau en études anciennes
3.1. De la logique mathématique jusqu’à l’établissement de la SNA
D’un point de vue scientifique, la théorie des réseaux a été édifiée sur la théorie des graphes et sur l’application de l’algèbre linéaire aux données relationnelles288. La théorie des graphes repose sur l’observation systématique des graphes qui composent et qui organisent le monde. Un graphe correspond à une représentation de nœuds (ou points), qui symbolisent des acteurs, et de lignes (ou arcs), qui annoncent un lien entre deux nœuds. Même si le mathématicien suisse L. Euler (1707-1783) fut le premier à utiliser une reproduction graphique pour élucider un problème (1736), l’application concrète de la notion de graphe ne commença qu’au XIXe siècle. En 1857, A. Cayley (1821-1895) décomposa des équations algébriques en dessinant des arbres mathématiques. Le modèle fut récupéré dans le secteur des sciences naturelles, où A. Cayley travailla lui-même sur une théorie des isomères. Jusqu’au XXe siècle, les graphes visèrent surtout à résoudre des opérations mathématiques.
287 I. Malkin, A Small Greek World : Networks in the Ancient Mediterranean, New York / Oxford, Oxford
University Press, 2011, p. 41.
En 1936, l’Allemand D. König (1884-1944) publia le premier livre sur la théorie des graphes,
Theorie der endlichen und unendlichen Graphen, mais ce sont les travaux de W. T. Tutte
(1917-2002) qui lancèrent la discipline. Dans le domaine des sciences sociales, F. Harary (1921-2005), R. Z. Norman (1924-) et D. Cartwright (1915-2008) rattachèrent la théorie des graphes à la théorie des groupes (1953)289. La jonction méthodologique entre les sciences appliquées et les sciences humaines ne s’exerça donc qu’au XXe siècle, lorsque les instruments façonnés dans les premières (statistiques, tableaux, graphiques, formulations et vérification d’hypothèses) furent graduellement incorporés dans les secondes. En lien avec la théorie des réseaux, l’approche qui déconstruit les relations et les interactions est qualifiée de « structurelle » et se nomme analyse des réseaux sociaux290. À dessein de maîtriser les principes la SNA, il est nécessaire de se pencher plus en détail sur les avancements de la recherche.
Les origines de l’analyse des réseaux sociaux n’ont pas atteint un consensus auprès de la communauté scientifique. Les chercheurs en ont reporté les débuts au XIXe ou au XXe siècle, en priorisant G. Simmel (1858-1918), J. L. Moreno (1889-1974) ou H. C. White (1930-) comme précurseurs291. Dès lors que ce débat ne trouvera pas ici une solution satisfaisante, le parcours historiographique de la SNA sera synthétisé. L. C. Freeman, dans
The Developement of Social Network Analysis (2004), a insisté sur les particularités de
l’analyse des réseaux sociaux : « 1. Social network analysis is motivated by a structural
intuition based on ties linking social actors, 2. It is grounded in systematic empirical data,
289 D. Parrochia, « Quelques aspects historiques de la notion de réseau », Flux 62 (2005), p. 17, a octroyé un rôle
pivot à A. Cayley, mais il va de soi que les recherches sur les polyèdres de T. P. Kirkman (1908-1985) et de W. R. Hamilton (1805-1865), sur les arbres dans les circuits électriques de G. Kirchhoff (1824-1887), sur les isomères de J. J. Sylvester (1814-1897) et de G. Pólya (1887-1985), sur le théorème des quatre couleurs d’A. de Morgan (1806-1871) et de F. Guthrie (1831-1899), ont grandement contribué à la théorie des graphes. À ce sujet, cf. R. J. Wilson, « 1.3. History of Graph Theory », in J. L. Gross et J. Yellen (éd.),
Handbook of Graph Theory, Boca Raton, CRC Press, 2004, p. 29-49 ; P. Mercklé, p. 21-27 ; D. Parrochia,
p. 16-18 ; C. Prell, Social Network Analysis, p. 23 ; D. Schaps, « Systems Network Analysis and the Study of the Ancient World », SCI 29 (2010), p. 92-93.
290 P. Mercklé (p. 97-98) a évoqué le structuralisme et le déterminisme structural : l’analyse des réseaux découle
« d’un postulat classique, celui de la dimension coercitive des phénomènes sociaux, qui définit l’approche sociologique depuis Durkheim [1894]. Mais elle spécifie ce postulat en recherchant les causes de faits sociaux dans les caractéristiques des environnements structuraux dans lesquels ils s’insèrent. La forme des réseaux peut être prise comme un facteur explicatif des phénomènes sociaux analysés, parce que, par exemple, elle détermine l’accessibilité à certaines ressources comme le prestige, l’amitié, le pouvoir… ». Sur la théorie des réseaux, on s’en remettra à I. Malkin, C. Constantakopoulou et K. Panagopoulou, « Introduction », in I. Malkin, C. Constantakopoulou et K. Panagopoulou (éd.), Greek and Roman Networks, p. 1-7 ; W. de Nooy, A. Mrvar et V. Batagelj, Exploratory Social Network Analysis with Pajek : Revised and
Expanded Second Edition, New York, Cambridge University Press, 2011 (2005), p. 5-8 ; L. C. Freeman, The Development of Social Network Analysis : A Study in the Sociology of Science, Vancouver, Empirical Press,
2004, p. 2-5 ; O. K. Mirembe, Échanges transnationaux, p. 63 ; P. Mercklé, p. 3-5 ; D. Schaps, p. 91.
3. It draws heavily on graphic imagery, and 4. It relies on the use of mathematical and / or
computational models »292. Il a repris chacun de ces critères et en a repéré les traces dans les études modernes. Il a attiré l’attention sur le philosophe français A. Comte (1798-1857), qui a témoigné de l’interconnexion entre les composantes de la société293. L’interprétation structuraliste de ce savant a ensuite été cautionnée par les sociologues G. Simmel et E. Durkheim (1893-1964). G. Simmel a entre autres saisi que les formes sociales (institutions officielles, cercles et groupes sociaux, etc.) émergeaient des interactions entre individus. Non moins que G. Simmel, E. Durkheim estimait que tout phénomène social ne se comprend que s’il est mis en interaction avec son environnement et avec le contexte social élargi. Un des étudiants de G. Simmel, L. von Wiese (1876-1969), a raisonné en termes de « systèmes de relations » et de « réseaux »294.
Du côté des recherches empiriques, il faut attendre l’anthropologue L. H. Morgan (1818-1881) avant de rencontrer des compilations sur des sujets humains. J. A. Hobson (1894-1954), qui a prôné une approche pour distinguer les liens à l’intérieur d’organisations, et J. C. Almack (1883-1953), qui a peaufiné une méthode pour recueillir de l’information par des entrevues (1922), ont réalisé des percées majeures dans la branche. Pour sa part, B. Wellman (1895-1952) s’est fiée à ses observations afin d’identifier les partenaires de jeux dans une cour d’école. Les deux stratégies, entrevues et observations, ont été conciliées en 1933 par E. P. Hagman (1908-)295. En matière d’images, L. H. Morgan et A. Macfarlane (1851-1913) ont ouvert la voie aux analystes des réseaux, mais leurs diagrammes n’épousaient pas parfaitement les contours d’un graphe296. Le modèle sophistiqué de J. A. Hobson, l’« hypergraphe », serait le plus ancien exemple imitant un enchevêtrement de structures sociales297. Avant J. L. Moreno, qui a formalisé le concept de réseau social dans
Who Shall Survive ? (1934), aucun chercheur n’avait coordonné les quatre paramètres
dégagés par L. C. Freeman.
292 L. C. Freeman, p. 3. 293 Ibid., p. 10-14.
294 M. Forsé et S. Langlois, « Présentation – Réseaux, structures et rationalité », p. 27 ; L. C. Freeman, p. 11-16 ;
P. Mercklé, p. 14-16 ; C. Prell, p. 36-38.
295 L. C. Freeman, p. 16-21.
296 Ibid., p. 25-26. A. Macfarlane se servit de variables qualitatives, comme c (child), p (parent) ou
cc (grandchild), en vue de différencier les filiations dans le système de familles anglaises.
297 D’après C. Klapisch-Zuber (2000), les reproductions graphiques exposant les liens de parenté entre des
individus seraient apparues au IXe siècle. Sur l’imagerie et l’hypergraphe, voir L. C. Freeman, p. 21-25 ;
Pendant ses études, J. L. Moreno s’est intéressé à la psychologie Gestalt, à partir de laquelle il a montré comment le bien-être psychologique des individus dépendait de leurs fréquentations. En collaboration avec H. H. Jennings (1905-), il a inauguré la sociométrie ; son instrument, le sociogramme, renseigne sur l’emplacement de chaque unité et de ses rapports avec les autres dans un groupe298. Dans son ouvrage Social Network Analysis :
History, Theory & Methodology (2012), C. Prell a inclus J. L. Moreno dans la trajectoire
« (sociale) psychologique », en compagnie de personnages qui jouirent aussi d’une forte notoriété. K. Lewin jugeait que chaque comportement intégrait un champ, concept qu’il a défini comme « the totality of coexisting facts which are conceived of as mutually
interdependant », et qu’il fallait replacer ces faits coexistants dans leur contexte de façon à
pouvoir cerner une perception ou un comportement299. A. Bavelas (1920-) a créé l’indice de
centralité : établi sur la notion de distance, celui-ci sous-entend qu’un sujet x est relativement
situé à proximité des sujets y. Du fait de sa position centrale, ce dernier serait mieux placé que quiconque pour recevoir et filtrer les informations des parties disloquées300.
Le second héritage signalé par C. Prell, celui de l’« anthropologie sociale », compte parmi ses membres A. R. Radcliffe-Brown (1881-1955), E. Bott (1924-) et J. A. Barnes (1918-2010). Selon A. R. Radcliffe-Brown, les réseaux complexes de relations dont dispose chaque société sont déchiffrables par des calculs mathématiques. À défaut de mentionner les formules auxquelles il faudrait recourir, l’auteur s’est cependant contenté d’énoncer quelques arguments pratiques et méthodologiques. En 1957, E. Bott (1924-) a instauré la notion de
connexité, qui mesure un réseau sur le principe de la densité301. En plus de son support pour fixer les fondements de la connexité, J. A. Barnes (1918-2010) a inventé l’expression « réseaux sociaux »302.
298 P. Mercklé, p. 16-19 ; C. Prell, p. 21-23 ; L. C. Freeman, p. 31-42. 299 C. Prell, p. 24.
300 C. Prell, p. 24-26 ; L. C. Freeman, p. 66-75. P. Mercklé, p. 53-54, a touché aux sortes de centralité
développées par L. C. Freeman, soit celles de degré, de proximité et d’intermédiarité.
301 La connexité et la densité s’avèrent deux propriétés distinctes de l’analyse des réseaux sociaux. Pour
P. Mercklé (p. 26), la connexité d’un réseau résulte des liaisons entre les sommets d’un graphe : « on dira qu’un graphe est connexe si pour chaque couple de sommets, il existe une chaîne permettant de les relier, ce qui signifie qu’il n’existe aucun sommet isolé des autres ». À la même page, il a expliqué la densité : « Un graphe se caractérise […] par son ordre, c’est-à-dire par son nombre de sommets. […] Dans le langage de la théorie des graphes, la densité […] est le rapport (variant entre 0 et 1) entre le nombre d’arcs observés et le nombre maximum d’arcs possibles dans ce réseau ». Le concept de densité vit le jour chez E. Durkheim (1897) : « généralement, nous définissons la densité d’un groupe en fonction, non du nombre absolu des individus associés (c’est plutôt ce que nous appelons volume), mais du nombre d’individus qui, à volume égal, sont effectivement en relation » (M. Forsé et S. Langlois, p. 27-28). Pour de plus amples renseignements sur la connexité ou la densité, cf. P. Mercklé, p. 26 et 59-61 ; C. Prell, p. 33-34 et 166-171.
Le dernier apport souligné par C. Prell est celui de la sociologie. Malgré le concours d’E. Durkheim et de G. Simmel, H. White s’est imposé en tant que figure emblématique dans le domaine. Sous sa direction, le département de sociologie d’Harvard s’est érigé en centre spécialisé sur l’analyse des réseaux sociaux. Au fil de leurs travaux, H. White et ses étudiants se sont peu à peu détachés de l’école anthropologique en préférant l’exploration de réseaux complets. À l’opposé de l’approche ego, qui examine les relations directes entre un individu et les membres de son réseau, l’approche des réseaux complets consiste à couvrir la totalité des relations qui raccordent les unités d’un réseau303. Les réflexions entamées à Harvard donnèrent le ton aux investigations subséquentes et stimulèrent l’épanouissement de l’analyse des réseaux sociaux. La volonté de consolider et de promouvoir la SNA se dévoila d’ailleurs dans les mêmes années.
En 1977, Barry Wellman (1942-) fonda l’INSNA (International Network for Social
Network Analysis), une association dont l’intention est d’encourager les interactions entre les
chercheurs. Dans le giron de l’organisation, les revues Connections (1978-) et Social
Networks (1978-) furent lancées, ainsi qu’un congrès annuel, le Sunbelt Social Network Conference (1981-)304. En parallèle à ces initiatives, on assiste à une multiplication des protocoles d’analyse sous la théorie des réseaux. Le phénomène du petit monde (small-world
effect en anglais), popularisé par D. J. Watts et S. H. Strogatz en 1998, a polarisé les études au
cours des dernières décennies. La communauté scientifique reconnaît S. Milgram (1933-1984) comme le pionnier de ce mouvement, mais L. C. Freeman a émis l’hypothèse que ce titre reviendrait à I. de Sola Pool (1917-1984) et M. Kochen (1928-1989). La théorie du petit monde de S. Milgram postule que, dans une société de masse, une même personne serait connectée à toutes les autres par l’entremise de cinq intermédiaires305.
303 P. Mercklé, p. 30-35, a critiqué chacune des méthodes en soupesant leurs avantages et leurs désavantages.
Selon lui, l’approche des réseaux complets peut « faire passer pour isolés des individus qui sont en fait liés l’un à l’autre par une relation indirecte passant par un individu qui n’appartient pas à l’ensemble retenu », tandis que, dans l’approche des réseaux ego, la réciprocité ou l’asymétrie des relations « échappent largement aux analyses des réseaux personnels, qui n’accèdent qu’à une perception unilatérale […], et non bilatérale, des relations dyadiques ». On se reportera aussi à W. de Nooy, A. Mrvar et V. Batagelj, p. 73 et 166-168 ; Z. Maoz, p. 47-53. Au sujet d’H. White et de ses étudiants, ou encore des autres sociologues, cf. C. Prell, p. 36-45 ; L. C. Freeman, p. 121-128.
304 Pour ce qui est de outils mis sur pied au XXe siècle, on se reportera à P. Mercklé, p. 4-5 ; L. C. Freeman,
p. 129-158 ; C. Prell, p. 45 et 61 ; M. Forsé et S. Langlois, p. 28-29.
305 L. C. Freeman (p. 108, n. 42) a rappelé que T. Braun a fait du romancier hongrois F. Karinthy (1887-1938) le
prédécesseur de l’effet des petits mondes. Le manuscrit d’I. S. Pool et de M. Kochen sur la théorie des petits
mondes, complété en 1958, n’a été publié qu’en 1978. On sait que S. Milgram s’en était inspiré pour écrire sa
thèse. En 1967, il avait demandé à des personnes, choisies aléatoirement aux États-Unis, d’envoyer une lettre à un individu-cible, soit directement ou en sollicitant l’aide de leurs contacts. Sur les deux cent dix-sept dossiers qui furent expédiés, soixante-quatre se rendirent jusqu’à l’individu-cible, en étant passés
Dans le sillage de S. Milgram, D. J. Watts, A.-L. Barabási et M. Buchanan ont développé la théorie des six degrees of separation, selon laquelle toute paire d’individus est reliée par une chaîne de connaissances atteignant en moyenne six personnes306. En 1989, A. Rapoport et Y. Yuan avaient toutefois déterminé un intervalle plus élevé : d’après leurs simulations, il faudrait dix ou douze nœuds pour raccrocher un individu à n’importe quel autre dans le monde entier307. En 2003, M. Granovetter a introduit la strenght of weak ties : « our acquaintances (weak ties) are less likely to be socially involved with one another than
are our close friends (strong ties). […] The weak ties exist in a “low-density network” and become, therefore, a crucial link between the densely knit clumps (or “clusters” in some network parlance, i.e., at least three interlinked nodes) of close friends »308. La théorie du petit monde, des six degrees of separation et de la strenght of weak ties coordonnent les notions de distance et de proximité : deux cellules annexées au même réseau peuvent être séparées par plusieurs arcs tout en étant étroitement liées.
En dernier lieu, il faut noter que certains programmes informatiques jumèlent les aspects théoriques et méthodologiques de la SNA à des modèles computationnels et statistiques. Ces logiciels modifient la manière de compiler, de manipuler et de commenter les données, en permettant d’illustrer graphiquement des réseaux et de quantifier leurs paramètres structuraux (centralité, connexité, densité, etc.)309. Le projet Pajek, élaboré par W. de Nooy, A. Mrvar et V. Batagelj, réunit entre autres ces deux aspects. L’ouvrage des auteurs,
Exploratory Social Network Analysis with Pajek, dont la deuxième édition est parue en 2011,
est scindé en cinq parties (principes fondamentaux, cohésion, canaux d’échanges, rang et rôles sociaux). Chacune des sections comporte des subdivisions thématiques, dans lesquelles les assises conceptuelles sont sondées, puis une démonstration pratique sur l’interface Pajek est présentée. Les spécialistes ont privilégié l’exploratory social network analysis. Cette approche renonce à une hypothèse de départ et considère que la structure ou le schéma relationnel d’un réseau social est significatif pour ses membres et pour le chercheur. Malgré la clarté de la présentation, l’inconvénient de cette technique réside dans le temps qu’il faut
préalablement entre les mains de 5,2 intermédiaires. Voir à P. Mercklé, p. 12-14 ; C. Prell, p. 1 et 46 ; L. C. Freeman, p. 107-108 et 164-165 ; W. de Nooy, A. Mrvar et V. Batagelj, p. 6 ; Z. Maoz, p. 10-12 ; I. Malkin, A Small Greek World, p. 26-27.
306 I. Malkin, A Small Greek World, p. 26-27 ; D. H. Cline, « Six Degrees of Alexander : Social Network
Analysis as a Tool for Ancient History », AHB 26 (2012), p. 59.
307 P. Mercklé, p. 13-14.
308 I. Malkin, A Small Greek World, p. 26-27.
consacrer à son apprentissage avant de pouvoir en tirer efficacement parti310. Il convient enfin de remarquer que la théorie des réseaux est très étendue et qu’il est ainsi impossible de relater tous les procédés d’analyse disponibles. Il est pertinent de retenir que les ouvrages de L. C. Freeman, de C. Prell et de P. Mercklé initient les néophytes aux notions élémentaires de l’analyse des réseaux sociaux311. Il reste cependant à décider si la théorie des réseaux et ses indicateurs sont compatibles avec l’histoire antique.