La vérité ne suppose pas une méthode pour la découvrir, mais des procédés, des procédures et des processus pour la vouloir. Nous avons toujours les vérités que nous méritons, en fonction des procédures de savoir (et notamment des procédés linguistiques), des procédures de pouvoir, des processus de subjectivation ou d’individuation dont nous disposons.
Gilles Deleuze, 1990, Pourparlers 1972-1990, Paris, Éditions de Minuit.
Nobody can tell you what to do, nobody can teach you how to do it, and the best to learn is to learn how to learn.
Gunnar Olsson, 1975, Birds in eggs, Ann Arbor, University of Michigan.
L’éventail des possibles concernant ce sujet est extrêmement vaste méthodologi- quement parlant. Dans la mesure où, en géographie, tout reste à faire concernant l’étude de l’ONU, tout reste donc possible. La contrainte temporelle réduit pourtant fortement cet éventail. En effet, utiliser une méthode suppose d’en maîtriser les bases, d’apprendre le fonctionnement d’un ou plusieurs logiciels, de récolter et de préparer les données pour lesdits logiciels et enfin d’être en mesure d’interpréter sans trop d’approximations les résultats obtenus. Cela suppose également des recherches bibliographiques afin de mettre en perspective ces derniers.
Aussi les méthodes choisies, même lorsqu’elles supposent un long travail d’ap- prentissage ou de préparation de données, l’ont été pour deux raisons principales : elles sont toutes relativement simples et facilement compréhensibles, elles sont toutes efficaces car le lien entre les résultats obtenus et l’hypothèse à valider est aisément perceptible. Enfin, toutes ces méthodes ont déjà été utilisées dans des travaux géo- graphiques à des degrés divers. Pour chacune des méthodes mobilisées, les avantages, inconvénients et limites sont indiqués, tout comme leur pertinence concernant l’objet étudié.
Certaines méthodes potentiellement intéressantes et adaptées aux thèmes comme aux données traitées n’ont pas été utilisées dans ce travail et les raisons justifiant cette exclusion volontaire sont détaillées dans la dernière section. Par ailleurs, certaines pistes se sont avérées être des impasses. Elles sont explicitement décrites : si je n’ai pas su arriver à mes fins sur certains points, nul doute qu’une personne informée des écueils rencontrés saura trouver une solution pour les contourner. Si la rédaction d’articles scientifiques est vouée à la présentation de ce qui fonctionne, il m’apparaît indispensable dans un travail de thèse de montrer également ce qui n’a pas fonctionné.
1.4.1 La carte comme obstacle (relatif )
L’outil cartographique est souvent présenté comme l’objet par excellence de la discipline géographique1, et il est difficile d’imaginer un ouvrage de géographie sans de nombreuses cartes2. Si la tentation peut exister d’assimiler la géographie, qui est une science sociale, et la cartographie, considérée ici comme une technique, des positions plus nuancées existent. Alain Reynaud considère ainsi que « la carte n’est qu’un langage parmi d’autres, dont chacun peut se servir en fonction de ses propres besoins, le géographe restant simplement l’un de ses principaux utilisateurs »3.
Il arrive pourtant que la carte soit peu adaptée. Ce qui est en jeu n’est pas ici l’aspect faussement objectif imposé par la carte (sur cet aspect bien documenté, voir l’article fondateur de Wright et les approfondissements stimulants de Harley4). Ce qui
pose problème est la possibilité matérielle de cartographier des processus impliquant des acteurs nombreux et de taille très variable. Pour l’écrire plus clairement, lors d’un vote à l’Assemblée générale de l’ONU, la voix de Saint-Marin et celle des États-Unis ont autant de poids l’une que l’autre. Utiliser une carte choroplèthe ne permettrait pas de mettre en évidence les logiques spatiales de ces votes.
Le seul fond de carte qui pourrait à ma connaissance permettre de résoudre ce problème est celui créé en 1994 par Catherine Reeves dans l’éphémère (un seul numéro) revue Globahead ! Journal of Extreme Cartography5. Ce fond de carte (voir
figure 1.7 page suivante) respecte la plupart des contiguïtés réelles tout en attribuant la même surface (un carré noir) à chacun des 191 États souverains lors de sa création. Si l’idée est séduisante, l’utiliser présente un inconvénient de taille : il oblige à systématiquement indiquer le nom des États, ce qui nuit à l’efficacité visuelle du message cartographique.
Les seuls cas où la carte peut avoir un intérêt sont ceux où des dynamiques massives, impliquant de nombreux acteurs, se déroulent en suivant une logique spatiale clairement identifiée - ces cas existent mais constituent davantage l’exception que la règle. Cette constatation n’est pas neuve. Il suffit de consulter les atlas (en ligne ou sur papier) pour se convaincre que l’ONU se prête mal à la carte. Une poignée d’informations est fréquemment représentée : la carte chronologique de l’entrée des États, celle des interventions militaires des casques bleus, celle de la localisation des institutions onusiennes. La première de ces cartes donne d’ailleurs lieu à divers artifices (zooms, cartons) nécessaires pour visualiser l’entrée des Kiribati ou de Palaos. Les deux exemples de la figure 1.8 page 47 montrent comment la Documentation française a contourné le problème (cartes par ailleurs reprises sur le site de l’atelier de cartographie de Sciences-Po). Le détail du haut concerne les adhésions à la Société
1. Un exemple entre mille, Joël Charre, 2010, « Échelle en géographie : de la carte à l’espace », Géopoint 2010 : « [Le] système cartographique [. . .] est au cœur du métier de géographe ».
2. Une version sensiblement différente de cette partie est parue en 2010 dans les Actes des Neuvièmes rencontres Théo Quant sous le titre « L’ONU, la géographie et la carte ».
3. Alain Reynaud, 1971, « La notion d’espace en géographie », Travaux de l’Institut de Géographie de Reims, 5, p. 3-14.
4. John K. Wright, 1942, “Map makers are human: Comments on the Subjective in Maps”, Geographical review, 32(4), p. 527-544 ; Brian J. Harley, 1988, “Maps, knowledge and Power”, in D. Cosgrove et S. Daniels (dir.), The iconology of landscape: Essays on the symbolic representation design, and use of past environments, New York, Cambridge University Press, p. 277-312 et du même Harley, 1989, “Deconstructing the map”, Cartographica, 26(2), p. 1-20.
5. On peut trouver l’histoire de cette carte sur le blog strangemaps (http ://bigthink.com/ideas/21253) et dans l’ouvrage du même nom signé Frank Jacobs, 2009, Strange Maps. An atlas of cartographic curiosities, New York, Viking Studios, p. 136-137.
Figure 1.7 – Une solution cartographique idéale ?
Source : http ://bigthink.com/ideas/21253 (visité le 2 septembre 2010).
Cette carte place tous les États au « bon endroit » (les contiguïtés sont quasiment toutes respectées) et à la même taille. Cette représentation serait donc la plus logique pour représenter des phénomènes où la surface n’intervient pas (n’importe quel taux ou indice récolté à l’échelle nationale et représenté à l’échelle mondiale, du chômage à l’IDH). Le trouble visuel qu’elle instaure (où est l’Amérique du Nord ? où est la Russie ?) la rend pourtant inutilisable comme objet de communication, même si l’auteure s’est visiblement basée sur une « projection » traditionnelle plaçant l’Europe au centre.
des Nations (SDN), celui du bas les adhésions à l’ONU. Si ces astuces permettent de situer les micro-États, elles ne permettraient pas de mettre sur un plan d’égalité des positions de vote.
Si cette thèse comporte cependant un nombre non négligeable de cartes, c’est moins pour me soumettre à une obligation disciplinaire stricte1 que pour visualiser
les dynamiques et les résultats qui supportent l’outil cartographique. La volonté d’adapter la carte, conçue comme un outil efficace de communication parmi d’autres, à mon objet de recherche m’entraînera à enfreindre fréquemment les règles de la sémiologie graphique bertinienne2.
La carte n’est heureusement pas le seul outil graphique disponible pour mettre en évidence les comportements onusiens. Respectant le principe, un État est égal à
1. Le rapport de thèse annuel demandé par l’École doctorale de géographie de Paris demande quel est l’état d’avancement de la cartographie et prévoit l’item suivant : « Thèse sans carte (uniquement pour les sociologues) ». Identifier une discipline à un outil et non à des concepts est tout de même un signe inquiétant de faiblesse épistémologique. . .
2. Enseignant depuis l’automne 2009 la cartographie à des étudiants de M1, je connais correctement ces règles et leur non-respect occasionnel est totalement assumé.
Figure 1.8 – Inégalités scalaires et astuces cartographiques
Source : Questions internationales, 11, janvier-février 2005.
La carte du haut localise les États membres de la Société des Nations. Les micro-États sont représentés par des points rouges et la toponymie permet de repérer tout à la fois les États démissionnaires, marqués d’une croix blanche et dont le nom est en noir, et les micro-États dont le nom est en rouge. Les localisations cessent d’être respectées dans la carte du bas qui prétend représenter les vagues d’adhésion à l’ONU. Pour des raisons manifestement techniques, le souci de localisation ne s’applique pas aux micro-États insulaires du Pacifique, empilés sur la droite de la carte, par ordre chronologique puis alphabétique.
une voix en vigueur à l’Assemblée générale de l’ONU, le graphe permet de visualiser comportements et dynamiques en contournant l’obstacle taille.
1.4.2 Graphes et modèles graphiques
Le graphe comme outil
Au contraire de la carte, le recours au graphe comme mode de représentation des résultats s’est imposé très tôt dans ce travail. Ce choix obéit aussi à une logique conceptuelle forte : considérant l’ONU comme un système relationnel entre différents acteurs (États, groupes, ONG), le choix de techniques issues de l’analyse des réseaux en général, et de l’analyse des réseaux sociaux en particulier, paraît cohérent. L’enca-
Encadré 1.2 – Les fonds de carte utilisés
Sauf exception signalée, deux fonds de carte utilisant deux projections différentes sont utilisés dans cette thèse : une projection polaire, avec présence ou non d’un zoom cartographique sur l’Europe ; une projection Eckert IV, avec également présence occasionnelle d’un zoom sur l’Europe.
Le choix de l’une ou l’autre des projections a été guidé par un souci de lisibilité de l’information, ainsi que par des contraintes de mise en page. Lorsque proposer deux cartes sur la même page semblait s’imposer, la projection Eckert IV a été systématiquement utilisée.
Contrairement à certains auteurs, je ne suis pas persuadé que la projection polaire permette « une représentation non hiérarchisée des hauts lieux du Système-Monde »a
dans la mesure où elle est le plus souvent faite sur le pôle Nord, et reste généralement centrée sur l’Europe.
Représentant des phénomènes de géographie politique le plus souvent à l’échelle mon- diale, les fonds de carte fortement généralisés ont eu ma préférence.
Ces fonds de carte, ainsi que les templates associés, m’ont été obligeamment fournis par Nicolas Lambert, ingénieur à l’UMS 2414 RIATE, et par Timothée Giraud, ingénieur au CIST. Ils ne portent bien entendu aucune responsabilité dans l’usage parfois peu orthodoxe que j’ai fait de ces fonds de qualité.
a. Christian Grataloup, 1999, « Représenter-penser un Monde mondialisé », L’Espace géographique, 28(1), p. 13-22.
dré 1.3 rappelle les définitions de base de cette méthode3 dont l’emploi ici doit être
discuté. En sociométrie, et plus généralement en sociologie, le graphe est utilisé en premier lieu pour représenter des relations entre individus4. Or l’utilisation qui en
est faite ici est légèrement différente. Tout d’abord, les liens étudiés ne sont pas des liens directs entre individus au sens sociologique du terme mais, tantôt un moyen de visualiser des attributs communs à un certain nombre d’individus au sens statistique du terme (position de vote ou parrainage concernant une résolution), tantôt une façon de représenter des liens discursifs entre différents acteurs (l’acteur x déclare soutenir la déclaration faite par l’acteur y).
En ce qui concerne les votes, le lien direct relie un État à une résolution : ceci est appelé two-mode network par les sociologues (graphe biparti pour les mathématiciens), à savoir un graphe montrant les relations entre deux ensembles distincts d’acteurs ou, comme c’est le cas ici pour les résolutions, entre un ensemble d’acteurs et un ensemble d’événements. L’un des grands avantages de ce type de graphes est qu’il permet en
3. Pour les bases mathématiques de la théorie des graphes, voir Claude Berge, 1983, Graphes, Paris, Gauthier-Villars ; Diestel Reinhard, 2005, Graph theory, Berlin, Springer et Douglas West, 2001(1996), Introduction to Graph Theory, Upper Saddle River, Prentice-Hall.
4. Les ouvrages de base en anglais sont l’ouvrage de John Scott, 2000 (1991), Social Network Analysis. A handbook, Londres, Sage et surtout l’indispensable Stanley Wasserman et Katherine Faust, 1994, Social Network Analysis: Methods and Applications, Cambridge, Cambridge University Press. En langue française, le manuel classique d’Alain Degenne et Michel Forsé, 1994, Les réseaux sociaux : une analyse structurale en sociologie, Paris, Armand Colin, est d’un maniement peu aisé, on lui substituera volontiers l’excellent « Que sais-je ? » d’Emmanuel Lazéga, 2007 (1998), Réseaux sociaux et structures relationnelles, Paris, PUF et, pour les aspects épistémologiques, l’ouvrage de Pierre Mercklé, 2004, La sociologie des réseaux sociaux, Paris, La Découverte.
Encadré 1.3 – Vocabulaire de base en théorie des graphes
Un graphe simple G est formé de deux ensembles : un ensemble fini non-vide {V }, appelé ensemble des sommets de G, et un ensemble fini, éventuellement vide, d’arêtes {L} dont chacune des extrémités appartient à {V }. Il est généralement noté G=(V,L). Le nombre de sommets est appelé ordre du graphe, le nombre d’arêtes taille du graphe. Si l’on ajoute des attributs aux sommets et/ou aux arêtes (noms, coordonnées, intensité), on parle alors de réseau.
Les termes sommets, acteurs et points sont ici considérés comme synonymes. Les termes arêtes, liens et relations le sont également.
Les principaux types de graphes sont les suivants :
- graphe orienté : la direction des arêtes, nommées dans ce cas arcs, importe ; - graphe non orienté : la direction des arêtes n’est pas prise en compte et tout lien {ab} entre les sommets a et b entraîne l’existence d’un lien {ba} ;
- graphe binaire : seule la présence ou l’absence de liens est prise en compte ; - graphe valué : la présence et l’intensité de la relation sont prises en compte ; - graphe signé : le lien peut prendre 3 modalités, positif, nul et négatif ;
- graphe planaire : graphe pouvant être représenté sur un plan sans qu’aucune arête ne se croise.
Dans le cas des graphes valués et signés, le graphe G est alors défini par un troisième ensemble {w} assignant à chaque lien un poids ou un signe ; on note alors G = (V, L, w). Un graphe est dit simple lors qu’il ne comporte ni boucle (lien d’un sommet vers lui-même) ni liens multiples entre deux mêmes sommets.
Les deux modes de représentations privilégiés sont la matrice d’adjacence et le graphe. Dans le premier cas, les sommets émetteurs (s’il s’agit d’un graphe orienté) sont en lignes, les sommets récepteurs en colonnes, et la relation est indiquée dans les cases de la matrice. Dans le deuxième cas, les sommets sont symbolisés par des points et les relations par des flèches. Les deux figures suivantes sont donc strictement équivalentes.
Précision importante : pour les mathématiciens, la façon dont le graphe est visuellement représenté n’a aucune importancea.
a. Une version amplement développée concernant le vocabulaire et les notations se trouve dans Laurent Beauguitte, 2010, « Graphes, réseaux, réseaux sociaux : vocabulaire et notation », Groupe fmr, 8 p.
général de représenter des relations exhaustives, ce qui n’est que rarement le cas pour des réseaux sociaux autres. Ainsi, les études strictement sociologiques concernant les relations entre individus se heurtent à des problèmes méthodologiques liés tant à la taille des échantillons qu’aux différences d’interprétation des questions entre individus. Un exemple classique concerne une enquête en milieu scolaire où, quand
la très grande majorité des enfants enquêté-e-s déclarait 4 à 5 amis, l’une des enfants en citait plus de 100. Les réseaux bipartis sont à la fois moins directement sociaux (deux personnes peuvent être présentes au même endroit sans jamais s’adresser la
parole) et plus facilement exploitables car exhaustifs1.
Différentes méthodes sont mobilisables pour étudier ces graphes bipartis2 et l’une
des plus courantes consiste à les transformer en deux types de matrices complémen- taires : une matrice État/État qui donne entre chaque paire d’États le nombre de votes identiques et une matrice résolution/résolution qui donne pour chaque paire de résolutions le nombre de votes identiques. Ces deux dernières matrices sont dites matrices de co-appartenance. Là où la méthode choisie est discutable, c’est qu’elle infère d’un comportement commun un lien direct. Cuba et les États-Unis votent de la même façon sur un certain nombre de résolutions, cela ne signifie pourtant pas qu’ils ont un lien politique fort. La représentation des liens en ce qui concerne les votes de résolutions (parties 2 et 3) ne doit donc pas induire en erreur, elle indique davantage un comportement similaire qu’un lien au sens strict du terme3.
Les méthodes et mesures potentiellement utilisables sont trop nombreuses pour être toutes citées4, les principales mobilisées dans ce travail sont, par ordre chronologique
d’apparition : la densité, les composantes connexes, la distance géodésique, le diamètre, le degré, les cliques, l’équivalence structurale, les ego-networks, et enfin la transitivité (plus communément appelée clustering coefficient ).
La densité, notée ∆, correspond au nombre de liens présents, noté L, divisé par le nombre de liens possibles5. Soit un graphe simple et orienté comprenant N acteurs, alors ∆ = N ×(N −1L ). Soit un graphe simple non orienté, alors ∆ = N ×(N −1)2L . La densité varie de 0 (aucun lien présent entre les sommets) à 1 (tous les liens possibles sont présents et on parle alors de graphe complet). Cet indicateur est sensible à l’ordre du graphe : plus le nombre de sommets augmente, plus la densité tend à baisser.
Une composante connexe est un sous-graphe maximal connexe. En clair, cela désigne le plus grand ensemble de points possibles entre lesquels il existe au moins une suite de liens appelé chemin6. Un chemin P est un sous-graphe non vide formé
d’un ensemble de sommets VP et d’un ensemble de liens LP tel que :
VP = {v0, v1, · · · , vk} et LP = {v0v1, v1v2, · · · , vk−1vk}
1. C’est ainsi l’argumentaire développé par Mark Newman : “Data on affiliation networks tend to be more reliable than those on other social networks, since membership of a group can be often determined with a precision not available when considering friendship or other types of acquaintance”, 2001, “Scientific collaboration networks. I. Network construction and fundamental results”, Physical Review E, 64(1), p. 16131(1)-16131(8).
2. Un panorama quasi exhaustif des méthodes utilisables se trouve dans Steven P. Borgatti, “2-Mode Concepts in Social Network Analysis”, à paraître dans l’Encyclopedia of Complexity and System Science, Springer.
3. Claude Grasland, lorsqu’il a recours au graphe de similarité, formule cette limite de la façon suivante : « Le trait qui relie deux mailles A et B ne signifie pas qu’il existe des échanges entre elles mais simplement qu’un observateur C les a jugé ressemblantes pour un certain nombre de critères » (1997, « L’analyse des discontinuités territoriales : l’exemple de la structure par âge des régions européennes vers 1980 », L’Espace géographique, 26(4), p. 309-326).
4. Je renvoie à nouveau aux documents produits par le groupe fmr (flux, matrices, réseaux) que j’anime avec César Ducruet au sein de l’UMR Géographie-cités depuis octobre 2010, documents disponibles à l’adresse http ://halshs.archives-ouvertes.fr/FMR/fr/
5. Les notations indiquées ici sont celles utilisées dans le manuel de référence déjà cité de Wasserman et Faust. Les géographes appellent la densité d’un graphe planaire l’indice γ et utilisent densité pour un autre indicateur (longueur des lienssuperficie ).
Figure 1.9 – Cliques et ego-network
Le graphe de gauche montre un graphe simple (ni boucle ni liens multiples) non orienté. Le graphe de droite représente l’ego-network du sommet f (liens entre f et les autres sommets et liens entre ces autres sommets). Comparer les différents ego-networks au sein d’un graphe permet d’avoir une appréciation fine de la situation locale des différents acteurs.
Le graphe de gauche comprend deux cliques : l’une composée de 4 sommets (cdf g), et l’autre de 3 sommets (bcd).
où tous les vi sont distincts. Les sommets v0 et vk sont dits reliés par P . Une
composante est dite triviale si elle est composée par un seul sommet et ne comporte