A NALYSE DE SOUS - GROUPES COHÉSIFS - Accès des couples homosexuels à la famille en Suisse et r

Dans l’optique d’étudier les sous-groupes formés au sein du réseau, en ayant en tête les alliances repérées dans les graphes précédents, ainsi que de comprendre la nature de leurs liens, il nous semble pertinent d’effectuer une analyse de sous-groupes en utilisant les notions de « cliques », de « classification hiérarchique » et de « clusters ». Nous allons dans cette partie du travail tout d’abord nous attarder sur la définition de ces notions, avant de les appliquer à nos analyses.

Dans son ouvrage Réseaux sociaux et structures relationnelles (1998), Lazega souligne que la description d’une structure relationnelle d’un système social consiste notamment à déterminer des sous-ensembles d’acteurs au sein du système. Ces sous-ensembles, aussi abordés sous le terme de « cliques », se distinguent à partir des mesures de cohésion ou de densité des relations entre acteurs. Freeman nous donne une définition très précise de ce qui peut être considéré comme une clique en analyse de réseaux :

« La définition de la clique offerte par Luce et Perry commence par la sélection d’un certain nombre d’agents A et d’une relation binaire « sociale » et symétrique R dans A x A qui relie les agents deux par deux. Puis une clique C est définie comme un sous-ensemble minimal de A contenant trois agents ou plus, parmi lesquels chaque paire est reliée par R. » (Freeman, 1997 : 4, in Roduit, 2007).

Une clique représente donc une vision très restrictive du sous-groupe, puisque tous les acteurs du sous-groupe, composé d’au moins trois individus, doivent être interconnectés.

Une autre particularité de la clique réside dans sa manière de définir le groupe. En effet, nous nous sommes jusqu’à présent intéressés aux caractéristiques individuelles des participants pour dégager des sous-groupes, alors que l’analyse de clique propose un point de départ alternatif pour étudier les sous-groupes : elle étudie les relations entre les individus en premier lieu et envisage le sous-groupe comme une concentration de relations avant tout. L’idée est alors de partir des relations des individus pour créer des sous-groupes, et de s’attarder sur les attributs individuels de ces individus dans un second temps seulement.

Dans le cadre de notre étude, il y a une subtilité à avoir en tête lorsque l’on s’intéresse aux cliques de notre réseau, puisque ce dernier prend la forme d’un réseau d’affiliation, comme nous l’avons postulé précédemment. Cela signifie que les individus sont affiliés par des représentations sociales (thèmes) défendues en commun. Les agents que mentionne Freeman dans sa définition des cliques sont dans notre cas soit les participants sont dans notre cas reliés par des représentations sociales partagées (comme l’explique Roduit, (2007) dans son mémoire). Déterminer les cliques existant au sein de notre réseau nous permettra donc d’une part de comprendre quels participants partagent quelles représentations sociales, et de déceler quelles les représentations sociales (thèmes) sont partagées par quels participants. D’autre part, cette partie de l’analyse constituera un complément précieux aux analyses effectuées précédemment, afin de confirmer ou d’infirmer certaines relations décelées dans les représentations visuelles des réseaux one-mode et de l’analyse cœur-périphérie.

Nous avons à cet effet opéré une analyse de cliques à l’aide du logiciel Ucinet. Puisque les cliques se superposent, nous avons dans un premier temps identifié les cliques et les coapartenances des sommets aux cliques, puis nous avons ensuite regroupé les sommets partageant un grand nombre de cliques communes en effectuant une analyse de classification hiérarchique (analyse cluster). Cette opération a pour but de mettre en valeur les

relations au sein de la structure, en obtenant une partition du réseau en sous-groupes (clusters) et de pouvoir ainsi comparer cette partition aux sous-groupes identifiés dans les analyses structurales précédentes.

ANALYSE DE CLIQUES

L’analyse de cliques opérée à l’aide du logiciel Ucinet a identifié un total de 159 cliques²⁰ (d’une taille minimum de trois acteurs) au sein du réseau des participants. Cela signifie qu’il existe 159 sous-groupes composés de minimum trois acteurs qui se sont positionnés sur des thématiques semblables, et qui partagent – autrement dit - la même représentation sociale. Ce nombre conséquent de sous-groupes entraîne une analyse ainsi qu’une lecture des résultats compliquée. Étant donné que les participants peuvent appartenir à plusieurs cliques, il est alors intéressant d’effectuer une analyse de classification hiérarchique, dans le but de déterminer une répartition des cliques qui soit la plus « parlante » et la plus logique.

Cette classification hiérarchique donne lieu à une répartition en clusters, que nous étudierons à l’aide d’une représentation visuelle des sous-groupes présents au sein du réseau.

Nous avons effectué les mêmes analyses sur le réseau des thèmes, qui comporte lui dix-sept cliques. Ici, une clique représente un sous-groupe formé de trois thèmes minimum qui ont été soulevés par un même participant. Une analyse de classification hiérarchique sera également opérée pour le réseau des thèmes. Ce dernier comportant un nombre moins important de cliques, il devrait être moins compliqué de déterminer une répartition optimale.

ANALYSE DE CLASSIFICATION HIÉRARCHIQUE

Lorsque l’on réalise une analyse de cliques avec le logiciel Ucinet, ce dernier produit des données sur la classification des sous-groupes cohésifs. Cette classification hiérarchique, également appelée analyse cluster, donne des informations sur la formation des cliques, ainsi qu’une échelle de mesure, pouvant se rapporter à une échelle de classification des cliques selon leur niveau « d’agglomération », capitale pour déterminer à quel niveau des cliques pertinentes se forment. Le logiciel produit également une donnée particulière à l’analyse de réseau, complémentaire à la classification hiérarchique : le diagramme en arbre, qui indique de manière claire et précise le niveau de recouvrement auquel les individus (ou les thèmes) se regroupent pour former des cliques. Le diagramme (en annexe) indique le niveau de recouvrement des cliques (Roduit, 2007).

Grâce aux données produites par Ucinet, nous avons été en mesure de déterminer un nombre optimal de sous-groupes (clusters) pour la suite de l’analyse. Nous estimons qu’il est important d’obtenir un nombre réduit de sous-groupes pour une lecture claire et efficace : selon nous, trois à quartes clusters suffisent. Notons toutefois que nous avons rencontré certaines difficultés à déterminer ce niveau « optimal », le nombre de cliques étant de base très important, et par conséquent le diagramme en arbre peu lisible. Les résultats

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20 Nous avons décidé d’utiliser une version retravaillée de la matrice du réseau des participants, où nous avons supprimé les acteurs isolés, puisque ces derniers ne peuvent par définition pas faire partie d’une clique.

de cette classification hiérarchique (en annexe) ont été importés en tant qu’attributs dans Ucinet, afin d’obtenir une représentation visuelle des clusters formés. Nous avons également déterminé le niveau de recouvrement idéal pour le réseau des thèmes. La répartition optimale que nous avons déterminée nous semble inclure un maximum de thèmes au sein de cliques, tout en obtenant une quantité raisonnable de clusters, donnant ainsi plus de sens à l’analyse. Nous observerons ces résultats de manière plus détaillée à l’aide d’une représentation visuelle du réseau obtenu après l’analyse de clusters (figure 11).

Comme mentionné plus haut, les diagrammes en arbre (en annexes) permettent de déterminer quel niveau de recouvrement nous jugeons les plus pertinent, pour ensuite opérer une réalisation visuelle des cliques, analyser les sous-groupes obtenus ainsi et les comparer à ceux déterminés dans les analyses précédentes (structure globale du réseau et analyse cœur-périphérie). Tout d’abord, notons que nous n’avons pas rencontré le même degré de difficulté à évaluer le niveau de recouvrement le plus adéquat pour le réseau des participants et pour celui des thèmes. En effet, il est plus compliqué d’analyser un réseau comportant 159 cliques, qu’un autre composé de « seulement » 17 cliques. De ce fait, nous obtenons une répartition des sous-groupes cohésifs moins nette et cohérente dans le réseau des participants que dans le réseau des thèmes. Nous avons mis en évidence les clusters de participants et de thèmes à l’aide de couleurs dans les représentations visuelles des réseaux, en important l’analyse de sous-groupes cohésifs générée par Ucinet dans le logiciel Netdraw. Certains sommets sont coloriés en blanc car ils n’appartiennent à aucun cluster, ou du moins ils ne sont pas liés à minimum deux autres participants ou thèmes.

Clusters au sein du réseau des participants

Lorsque nous nous intéressons à la représentation visuelle du réseau des participants obtenue (figure 10 ci-après), nous observons un cluster massif et diffus (sommets en turquoise), composée de 41 participants au total, qui sont principalement des acteurs centraux du réseaux, mais incluant également des participants appartenant à la périphérie gauche de la structure, correspondant aux participants d’orientation politique de gauche, avec une vision inclusive de la famille. Cette répartition en sous-groupes fait écho à celle détectée dans l’analyse cœur-périphérie, où nous observions un cœur important composé de la majorité des acteurs faisant également partie du cluster turquoise. En revanche, ce cluster implique plus de participants situés sur la partie gauche du graphe que le cœur du réseau déterminé par l’analyse cœur-périphérie, qui n’inclut pas le parti Vert’libéral (PVL), le canton de Nidwald (NW) ainsi que certains individus (MT, PE). Les thématiques qui lient les participants faisant partie du cluster turquoise portent principalement sur la nécessité de prodiguer un cadre juridique aux nouvelles formes de familles et ainsi supprimer certaines formes d’inégalités, notamment en reconnaissant juridiquement une filiation. Le constat que la proposition de modification de la loi sur l’adoption n’est pas suffisante, bien qu’elle représente une avancée dans l’égalité des droits dans le domaine de la famille, représente une autre thématique propre au cluster.

Nous relevons également l’existence d’un cluster important (sommets en vert) situé sur l’axe droit du graphe, composé de 21 participants, incluant quelques cantons, des partis d’orientation politique de droite et du centre, et des organisations conservatrices. Les participants de ce cluster sont liés par des représentations plus traditionnelles de la famille, où l’accent est mis notamment sur l’importance de l’union représentée par le mariage entre deux personnes de sexes opposés dans le processus de fondation d’une famille, où

l’argument biologique est utilisé pour justifier la conception naturelle d’un enfant et ainsi refuser l’adoption par des couples homosexuels, et l’institution du mariage mise en avant comme gage de stabilité et de protection pour l’enfant. Une certaine retenue envers l’adoption de l’enfant du partenaire est également présente au sein de ce cluster, justifiée par l’éventuel développement de comportements stratégiques de la part des parents adoptifs, dans le but d’exclure un parent biologique de la vie de l’enfant adopté. Nous interprétons ces représentations sociales plus comme une méfiance vis-à-vis des nouvelles façons de constituer une famille que comme un rejet catégorique et une marginalisation volontaire des couples homosexuels (bien que certains acteurs de ce cluster soient tout de même assez extrémistes dans leur vision de la famille, ce n’est pas le cas de tous).

Enfin, deux clusters de plus petite taille attirent également notre attention : le premier (sommets violets) est plutôt surprenant car il est formé d’une famille, d’une personne isolée ainsi que du canton de Zürich. Tous les trois partagent l’idée selon laquelle une modification de la loi est nécessaire pour éviter la discrimination des enfants nés au sein d’un partenariat enregistré (thème 11). Le second cluster, qui se situe au sud de la structure (sommets jaunes), est composé de plusieurs organisations et d’un canton. La formation de ce cluster s’explique par le partage d’une seule représentation : celle de l’importance du bien-être de l’enfant dans les réflexions en termes de modification de la législation (thème 1). Ce thème a été repris par des nombreux participants, mais la spécificité de ce cluster tient au fait que les acteurs qui le composent ont uniquement exprimé leur désir de favoriser le bien-être de l’enfant dans le cadre de la procédure de consultation, sans donner leur avis sur d’autres thématiques relevées. La position de ces clusters dans le réseau, situés plus en marge des autres groupes de participants, nous semble logique, puisque que les participants qui les composent se sont exprimés sur une quantité plus restreinte de thématiques.

Figure 10 : Clusters au sein du réseau des participants

Clusters au sein du réseau des thèmes

Nous observons trois clusters distincts issus de la classification hiérarchique du réseau des thèmes (voir figure 11 ci-dessous), ainsi que six sommets blancs, n’appartenant à aucun cluster. Un premier cluster est formé d’un nombre plutôt conséquent de thèmes au centre de la structure (en bleu), deux clusters plus petits se situent aux périphéries opposées du graphe (en orange et en turquoise).

Figure 11 : Clusters au sein du réseau des thèmes

Nous remarquons tout d’abord un cluster assez conséquent représenté par l’ensemble de sommets bleus. Ce cluster, situé en plein centre du réseau, est composé de dix thèmes. Ce sous-groupe apparaît comme étant assez éclectique, puisqu’il regroupe des représentations sociales assez hétérogènes, voire contradictoires. En effet, nous y retrouvons d’une part des thèmes allant dans le sens d’une ouverture de l’adoption indépendamment de l’orientation sexuelle des parents adoptifs ainsi que d’une meilleure prise en compte des nouvelles formes familiales existantes, englobant l’idée d’une plus grande égalité de traitement entre partenaires enregistrés et couples mariés. D’autre part, nous relevons la présence de thèmes exprimant une certaine retenue vis-à-vis de l’adoption conjointe par des couples homosexuels, justifiée par la potentielle discrimination des enfants grandissant dans des familles homoparentales, ainsi que vis-à-vis de l’adoption de l’enfant du partenaire, qui pourrait potentiellement entraîner des comportements stratégiques de la part des parents adoptifs. Comme nous avons pu le relever au cours des analyses précédemment réalisées dans le cadre de ce travail, les différentes représentations évoquées ci-avant ne sont pas soutenues par les mêmes groupes de participants : les premières sont avancées par des acteurs ayant une vision progressiste de la famille, alors que les secondes sont utilisées par

des acteurs plus conservateurs, pour justifier le maintien de la famille nucléaire traditionnelle. Il nous semble que c’est le thème 1, concernant le bien-être des enfants, qui rallie les différents participants au sein du sous-groupe en question. La formation de ce cluster nous semble donc peu cohérente avec les précédentes analyses.

Deux autres clusters se situent aux périphéries opposées de la structure. Les six thèmes représentés par des sommets de couleur orange forment un sous-groupe de représentations sociales inclusives envers les familles homoparentales : on y retrouve l’idée que la modification de la loi représente un pas dans la bonne direction, la volonté d’instaurer le mariage et l’adoption pour tous, la dénonciation de l’interdiction de recourir à la PMA (et à l’adoption qui en découle) pour les couples homosexuels ainsi que le manque de protection juridique offert aux enfants nés au sein d’un partenariat enregistré. On y retrouve des acteurs clés dans la défense des droits des personnes homosexuelles et la lutte contre les inégalités de traitement, à savoir le parti politique des Jeunes Verts, l’association Familles Arc-en-Ciel, Network, Pinkcross ou encore Wybernet. A l’inverse, le cluster situé à la périphérie droite du graphe, composé de quatre sommets de couleur turquoise, est marqué par des représentations plus traditionnelles de la famille. Ce dernier inclut l’idée selon laquelle le Conseil Fédéral rompt certaines promesses faites à l’occasion de la LPart (surtout sur l’exclusion de l’adoption par des partenaires enregistrés), le fait que le rôle du législateur ne devrait pas adapter la loi aux évolutions sociales du point de vue de la famille mais uniquement prendre en compte le bien-être de l’enfant, la mise en avant de l’argument biologique comme moyen légitime de fonder une famille, et enfin l’absence d’une forme d’inégalité de traitement entre les couples mariés et les couples liés par un partenariat enregistré, l’adoption par une personne seule étant refusée à ces deux formes d’union. Les participants regroupés au sein de ce second cluster, nous retrouvons des acteurs conservateurs tels que le Parti évangélique suisse, l’Union démocratique fédérale ou l’organisation Zukunft. Il est composé de représentations traditionnelles de la famille, par opposition au premier, qui lie des thèmes progressistes.

La représentation visuelle des clusters obtenue suite à la classification hiérarchique des cliques de thèmes (figure 11, clusters au sein du réseau des thèmes, p.70) est très différente de celle présentant la répartition des thèmes obtenue en fonction des catégories que nous avons construites (figure 7, réseau des thèmes (one-mode), p.60). A l’exception de la catégorie reprenant des arguments liés à la suppression des formes de discrimination (codée 5), qui suit globalement la même distribution au sein du réseau que le cluster orange, les catégories de thèmes sont réparties différemment que les clusters. Alors que les thèmes appartenant à la catégorie relative au bien-être de l’enfant sont dispersés à travers l’ensemble de la structure, les catégories portant sur l’existence des nouvelles formes familiales et la volonté de supprimer les formes de discrimination se situent exclusivement sur la partie gauche du graphe. Les catégories exprimant le manque d’acceptation sociale, les valeurs traditionnelles ainsi que l’existence de comportements stratégiques se trouvent, elles, sur l’axe droit du réseau. La distribution des clusters au sein de la structure diffère par la présence d’un sous-groupe central massif, mêlant représentations progressistes et conservatrices, que l’on ne retrouve pas, ou du moins dans une moins large mesure, lorsque l’on s’intéresse aux catégories que nous avons construites.

SYNTHÈSE DES RÉSULTATS INTERMÉDIAIRES

L’analyse des sous-groupes nous a permis de mettre en lumière la spécificité thématique des sous-groupes (clusters) identifiés. De manière générale, les clusters analysés dans ce chapitre semblent confirmer les alliances que nous avons pu observer dans les chapitres précédents de notre travail, ce qui tend à valider nos observations, et ainsi donner de la solidité à notre travail. En effet, la répartition des clusters est selon nous plutôt cohérente et concomitante avec les groupes identifiés dans l’analyse cœur-périphérie, puisqu’elle confirme notamment la répartition des représentations sociales en deux « groupes » distincts dans le réseau des participants : nous retrouvons les représentations conservatrices situées sur la partie droite du réseau, englobant les participants ayant une vision traditionnelle de la famille, et les représentations progressistes et égalitaristes situées au centre et à gauche de la structure, faisant intervenir des acteurs ayant une vision plus inclusive envers les nouvelles formes familiales, tels que des organisations spécialisées dans le domaine de la famille et/ou dans la défense des droits des personnes LGBTIQ+ ainsi que certains partis d’orientation politique de gauche. Deux petits clusters annexes (en violet et en jaune) se distinguent du cluster central (turquoise) : situés à la périphérie de la structure, les participants qui les composent ciblent leur argumentaire sur une thématique en particulier.

Du côté des clusters présents dans le réseau des thèmes, nous retenons une distribution en trois sous-groupes distincts : un cluster à la périphérie gauche du réseau, dont la spécificité thématique repose sur une meilleure protection juridique des enfants grandissant dans des familles homoparentales et une plus grande égalité entre couples mariés et partenaires enregistrés ; un second cluster à l’opposé de la structure, reposant sur le partage d’une représentation traditionnelle de la famille ; et enfin un dernier cluster massif et central au réseau, mélangeant volonté d’ouvrir l’adoption aux couples homosexuels et retenue envers les nouvelles formes familiales, allant à l’encontre de la morale chrétienne. Selon

Dans le document Accès des couples homosexuels à la famille en Suisse et représentations sociales : la procédure de consultation comme outil de recherche (Page 66-74)